「多模态论文」共找到 1881 篇相关文章
π0.7的泛化能力有多强？零样本纯靠口述就能用空气炸锅，演示完换个机械臂也能叠衣服
2026年4月16日，美国明星机器人AI公司Physical Intelligence发布模型π0.7。它具组合泛化能力，借助多模态提示框架，能零样本完成新任务。在空气炸锅、叠衣服等实验中表现出色，有望推动具身智能发展。
刚刚，Meta 发布新模型，股价大涨 10%
Meta发布新模型Muse Spark，是原生多模态推理模型，支持多种功能。其沉思模式处理复杂问题表现佳，还有新购物模式。虽评论区有质疑，但Meta股价大涨。模型未开放API等，实际实力待察。
生成式推理再排序，可能会是LLM4RecSys的新突破口吗？
Meta AI研究者尝试把推理模型引入推荐系统再排序阶段。论文通过监督微调等赋予模型推理能力，超LLM4Recsys标杆。中期内化物品语意ID，生成推理路径，推理赋能再排序，披露重排序提升空间。
谷歌TurboQuant会绕过“内存墙”？这个判断有点过了｜甲子光年
谷歌发布的TurboQuant论文引发市场震动，其算法可将大语言模型推理的KV缓存大幅压缩并加速。但将其视为绕过‘内存墙’判断过度，它提升单位字节信息密度，改变边际需求曲线，代表范式转移。
对抗KV Cache压缩的脆弱性：两行代码以最坏风险控制防御底层假设崩塌
中科大团队在 ICLR 2026 论文中指出 KV Cache 压缩领域底层假设存在缺陷，主流方法基于的稳定性假设在真实场景中脆弱。团队提出防御性聚合策略，仅两行代码修改，显著提升 KV Cache 压缩性能。
手机版openclawd来了，无需Root，让 AI 像人类一样使用你的手机
Andclaw是个人开发者开源的Android自动化工具，核心理念是让AI像人类一样使用手机。它无需Root、电脑，通过无障碍服务读取屏幕内容，让AI分析操作。具备无需Root、独立运行等功能，还支持多模态输入。
基于 Qwen3-VL-Embedding-8B 实现文搜图语义内容检索的实战教程
文章围绕Qwen3-VL-Embedding-8B模型展开，介绍其核心特性、技术架构等，提供环境搭建、模型部署指南，给出文搜图系统架构及代码实现，还通过电商、社交媒体、企业文档三个实战案例展示应用，最后讲解性能优化与常见问题解决方法。
AI下半场的战场，从Agent记忆体正式打响
OpenClaw开源项目爆火，标志AI进入下半场走向真实应用。关键在于解决AI在现实中持续干活的问题，核心是Agent Memory。论文梳理该赛道，指出其是系统级记忆体结构框架，未来关键在memory策略可学习。
Google Gemini Embedding2：一个模型处理所有媒体类型
Google发布Gemini Embedding 2，首个原生多模态嵌入模型。能处理文本、图像等多种媒体类型，支持交错输入，覆盖超100种语言。与多模型串联方案比，延迟降70%、召回率升20%。已可在Gemini API等使用。
我们给OpenClaw加了一双眼睛，来观察我们这平凡的一天。
内容创意组小伙伴用Pocket 3作OpenClaw的“眼睛”，俯拍工位区，截取图片喂给多模态模型描述场景，下班时让OpenClaw分析趣事。还开发了“OpenClaw人类观察计划”，开发过程简单，降低了Agent体验门槛。