「多模态通用智能」共找到 4556 篇相关文章
AST | 西交大牛笑天、陈刚等:基于多尺度网格融合技术的复杂三维构型流场时空智能推理方法
文章针对复杂三维外形的强非线性非定常流场推理难题,提出MSGF数据预处理方法与DTECAU - 3D模型联合框架。MSGF解决数据提取难题,DTECAU - 3D解决传统U - net问题,经测试验证该框架效果良好。
突破具身智能任务规划边界,刷新具身大脑多榜单SOTA,中兴EmbodiedBrain模型让具身大脑学会「复杂规划」
当前主流大语言模型在具身任务场景面临瓶颈,中兴星云大脑团队推出具身视觉 - 语言基础模型 EmbodiedBrain,构建全流程创新框架,在架构、数据训练、评估体系等方面有突破,还将开源成果推动生态发展。
《中国金融机构人才发展与培训白皮书(2026)》发布!助力金融机构打造“人 + 智能体”协同的超级员工梯队 | 极客时间企业版
在AI时代,金融人才培养正经历深刻变革。《中国金融机构人才发展与培训白皮书(2026)》应运而生,揭示了AI重塑金融人才培养的关键发现,极客邦科技和极客时间企业版也给出了相应方案。
数学奥赛高分摘金,位列大模型榜首,『书生』科学多模态大模型Intern-S1能力再升级 | 通专融合新进展
2025年CMO决赛首设AI测试,书生科学多模态大模型Intern-S1以102分位列大模型得分榜首,远超金牌线和国家集训队入选线。其推理能力提升得益于多项创新,未来将拓展至多领域科研。
具身机器人能搞定超市盘点吗?全球七万门店正在给出答案
本文报道汉朔科技联合X-Era Lab(拓元智慧),依托汉朔全球近7万家门店的电子价签数字化底座,结合拓元自研原生世界动作模型VWA,探索具身智能在零售门店盘点、巡检、补货场景的商业化落地,验证具身智能能否从演示Demo转化为稳定运行的生产级系统。
ICSE 2026杰出论文 | 突破代码模型真实工程落地瓶颈,北大团队提出SEAlign对齐框架:显著提升软件工程智能体决策质量
现有代码模型在经典基准表现好,但在真实软件工程环境表现差。北大金芝、李戈团队提出 SEAlign 框架,通过识别与对齐智能体轨迹关键决策点,提升模型在真实工程任务表现,成果获 ICSE 2026 杰出论文奖。
入选 SOSP'25:百度智能云对象存储的分布式层级 Namespace 破解业界难题,彻底扫清 AI 时代大数据上云障碍
百度沧海・存储团队与高校合作的论文被 SOSP'25 录用,介绍了百度智能云对象存储 BOS 的分布式层级 Namespace 系统 Mantle。它攻克业界难题,融合文件和对象存储优势,性能卓越,已在 BOS 生产环境大规模上线超两年。
【GitHub 10.9k star】DeepCode:把论文和需求文档“一键变代码”的多智能体开发神器,真能干掉手写样板?
DeepCode 是香港大学开源的多智能体开发平台,支持将论文、需求文档等转化为生产级代码。它能解决论文复现、原型开发等痛点,有多项特色功能,在性能对比中领先,适用于多类场景。
手机跑多模态也能快到飞起!面壁MiniCPM-V 4.6开源
面壁智能开源多模态模型MiniCPM-V 4.6,以低算力成本、超低首Token延迟打通三大主流手机操作系统。它算力瘦身性能强,是视觉语言多面手,还适配主流系统,降本增效,让AI能力从云端到指尖。
GAIR Paper 106|追踪视觉 Token 的演化轨迹,实现无损压缩与 60% 推理加速|CVPR 2026
近年来大视觉语言模型虽推动多模态智能发展,但推理成本高昂。山东大学和MBZUAI团队提出TransPrune,从演化视角衡量视觉Token重要性,保持性能无损同时降低60%推理成本。