「跨模态知识」共找到 538 篇相关文章
仅有一位作者的论文，却补上了城市智能的「最后一公里」
郑宇教授用论文提出跨域多模态知识融合框架，在空气质量推断等多场景优势明显，其研究按数据选择等四阶段进行，解决数据难题，推动AI用于城市问题，为跨部门协作提供可能。
AI可以用任何手段、写任何东西，但你得是个“中年老登”
PingCAP 黄东旭称做 db9 项目未看到 AI 边界，语言、框架、数据库选型不再长期锁定，AI 能写任何软件。徐昊认为软件知识比代码重要，‘重写’概念或过渡。滕昱指出 AI 需‘老登’掌舵，企业软件维护仍存难题。
耶鲁等团队联合发布首个虚拟细胞Agent，可自动设计出先进的模型
耶鲁等团队发布首个多智能体系统CellForge，可自动化设计虚拟细胞模型。它能输出模型架构和代码，有跨模态能力，性能超多个领域代表性模型，可降低科研门槛，加速药物研发。
西方忘了怎么制造东西，现在它又在忘记代码
文章以国防工业为例，指出西方制造业存在知识流失、产能恢复困难问题。如重启“毒刺”导弹生产线困难，欧洲炮弹交付延期。软件行业也类似，AI使初级工程师能力培养受阻，可能重蹈覆辙。
关于多模态大模型Token压缩技术进展，看这一篇就够了
多模态大模型跨模态融合带来高计算成本，催生MLLM Token Compression研究。北大等机构人员基于压缩位置对方法系统归类，讨论特定场景压缩机制选择，还探讨了挑战与前景方向。
一个中大型组织到底需要怎样的AI办公，这场闭门会说清楚了
今年初麻省理工报告指出企业AI投入大但多数试点难量化回报。6月9日金山办公举办闭门会，探讨企业级AI问题，指出其要过数据、知识、安全三关，还给出选场景、重数据等判断。
姚顺雨腾讯首篇论文：给AI下半场指路“上下文学习”
姚顺雨入职腾讯后首个成果CL - bench，用来测试大模型“从上下文中学习”能力。研究指出当下模型多依赖“过去”知识，无法适应“当下”学习。评测中，十个前沿模型表现不佳，揭示其真实场景应用缺陷。
港大联合字节跳动提出JoVA: 一种基于联合自注意力的视频-音频联合生成模型
香港大学联合字节跳动提出视频 - 音频联合生成框架 JoVA，支持音视频 Token 跨模态交互，引入嘴部区域特定损失解决口型同步问题。实验显示，它用约 190 万条数据就达先进水平。
71.2%的惊人解决率，伦敦大学开源顶级AI代码修复智能体系统
伦敦大学等发布Prometheus AI系统，它将代码库变成知识图谱，解决9种编程语言的GitHub问题。由五个智能体协作，解决率高、成本低且已开源，或为AI编程新方向。
详细介绍！RAG 和 GraphRAG：了解何时（When）、如何（How）使用它们
文章详细介绍传统RAG和GraphRAG技术，前者通过向量搜索检索上下文，但无法体现数据关系；后者用知识图谱提升检索效果，亮点是构建图谱、整合信息。还指出两者优缺点，建议结合使用。