「多模态处理」共找到 1794 篇相关文章
开源中小模型+Skills也性能暴增!卢森堡大学探索了小模型驾驭Skills的边界
卢森堡大学等研究探索小模型驾驭Skills的边界。工业界因数据安全渴望开源小模型,智能体Skills框架让小模型性能暴增。研究拆解小模型处理复杂任务的方法,还验证不同策略有效性,发现代码专用模型优势。
北大大牛团队最新顶会,首次让AI能够生成真实火焰
北京大学陈宝权教授团队提出 FieryGS 框架,被 AI 顶会 ICLR 2026 接收。它将多模态大模型、燃烧物理仿真与 3D 高斯溅射融合,首次在 3D 重建中实现物理可信、语义感知且可控的火焰合成,推动数字孪生发展。
AI引发K型分化:Gemini 3 加剧技术劳动力分化,判断力为王,基础岗位将被AI完全替代,程序员也不例外
2025年11月Google发布Gemini 3,依托多模态MoE架构和“Deep Think”模式,在软件工程等领域实现推理能力质的飞跃。它使前端开发工作重心转移,重构软件工程工作流,赋能白领但带来隐患,还冲击劳动力市场,提升软件掌握门槛。
英伟达新架构引爆全模态大模型革命,9B模型开源下载即破万
英伟达推出全模态大模型OmniVinci并开源,其90亿参数规模性能超同级别甚至更高级别模型,训练数据效率是对手6倍,能精准解析视频和音频,在多模态应用场景中表现卓越,下载量破万。
清华、北大,上海交大等发布人机协同训练框架,让机器人零样本学会新技能
清华、北大等发布人机协同训练框架MotionTrans,能让机器人零样本学会新技能。它将人类数据翻译成机器人语言,构建数据集,经格式转换、速度调整等处理后训练模型,实验验证其有效性,且数据、代码和模型已开源。
当 Kafka 架构显露“疲态”:共享存储领域正迎来创新变革
沃尔玛开发者 Ankur Ranjan 与 Sai Vineel Thamishetty 长期关注 Apache Kafka 与流处理系统。文章指出 Kafka 架构现局限,介绍下一代开源项目 AutoMQ 借助云原生设计,解决其成本、扩展性与运维痛点,为实时数据流架构提供新视角。
开放全栈!超越π0,具身智能基础大模型迎来真·开源,开发者狂喜
继π0后,具身智能基座模型WALL - OSS正式开源,多项指标超越π0。它是通用多模态具身模型,具良好推理和泛化能力。背后自变量机器人刚完成近10亿A + 轮融资,开源将降低具身智能门槛。
字节Seed提出M3-Agent:像我们一样"记住"与"思考"的长视频理解新范式
字节Seed提出M3 - Agent,这是首个融合实时视听输入、类人记忆构建与自主推理的多模态智能体。它模仿人类记忆机制,解决长视频理解痛点,已被CVPR 2025收录并开源代码,为通用人工智能奠定基础。
中国科学PMA|西工大张伟伟、索玮、宋家豪、曹文博:PINNs的局限性讨论与微分方程智能求解展望
物理信息神经网络(PINNs)是求解偏微分方程的热点方法,有统一处理正、反问题等优点,但也存在求解精度低、普适性差等局限。文章剖析其失效根源,展望了改进方向,为构建微分方程智能求解框架提供参考。
国产AI击败Meta:ReasonRank荣登BRIGHT榜单第一
基于LLM的段落排序方法中,listwise排序虽有优势,但当前重排器难处理复杂推理查询。ReasonRank通过生成推理密集型训练数据及两阶段后训练,赋予listwise重排序器强推理能力,在BRIGHT榜单击败Meta。