多模态视觉语言模型」共找到 2255 篇相关文章

推荐文章7

从大厂设计师到超级一人公司:6000字回顾我和AI的2025

作者回顾2025年,身份从大厂设计师变为自由职业者,用AI加持做超级一人公司。自媒体上各平台粉丝量增长,开始做视频;社群活动帮创业者和会员;创作涵盖Vibe Coding、Agent、图像视频等;还介绍合作产品,展望2026年AI趋势。

歸藏的AI工具箱
开源动态8

分割一切、3D重建一切还不够,Meta开源SAM Audio分割一切声音

Meta 深夜放出音频分割模型 SAM Audio,可通过多模态提示分离任意声音。其核心 PE - AV 推动性能领先,还发布评测模型、基准等,整合进新平台,虽有局限但为音频 AI 带来新可能。

机器之心
算法论文8

“坏”数据让模型更“好”?重新审视数据过滤

传统观点认为大型语言模型预训练应过滤“坏数据”,但论文《When Bad Data Leads to Good Models》提出反直觉观点,适度加入有毒数据,通过后训练技术可降低模型毒性,保持一般能力,挑战常规做法。

深度学习自然语言处理
开源动态8

从VLA到RoboOmni,全模态具身新范式让机器人察言观色、听懂话外音

复旦大学等联合推出全模态端到端操作大模型RoboOmni,统一多模态,实现动作与语音协同控制。它重新定义机器人交互范式,让机器人具备“察言观色”能力,还构建了OmniAction数据集,实验表现全面领先。

机器之心
算法论文7

视频模型假装在推理?MME-CoF新基准评估12个推理维度

视频生成模型如Veo - 3能生成逼真视频,但推理能力存疑。香港中文大学等校研究者设计12项测试,发现模型只能模仿表面模式,未真正理解因果。研究推出MME - CoF基准,为评估指明方向。

新智元
算法论文8

强化学习+大模型记忆:Mem-α,让智能体第一次学会“如何记忆”

在大语言模型发展中,‘记忆’是智能体具备长期智能的关键。现有外部记忆系统有局限,Mem-α将强化学习引入大模型记忆管理体系,解决记忆难题,在性能、泛化等多方面表现出色。

机器之心
开源动态7

Python只是前戏,JVM才是正餐!Eclipse开源新方案,在K8s上不换栈搞定Agent

近期,Eclipse 基金会在开源平台 Eclipse LMOS 推出‘代理定义语言’(ADL)。LMOS 项目旨在用统一、开放方式重构企业级 AI 代理开发与运维链路,对标专有平台与 Python 技术栈,避免企业‘推倒重来’。

InfoQ
算法论文8

AI黑化如恶魔附体!LARGO攻心三步,潜意识种子瞬间开花 | NeurIPS 2025

在NeurIPS 2025,哥大与罗格斯提出LARGO,它不改提问,直接在模型“潜意识”动手脚,绕过安全防护输出不该说的话。其分三步攻击,成功率高、隐蔽且迁移性强,暴露大模型根本性弱点。

新智元
算法论文8

均值至上假繁荣!北大新作专挑难题,逼出AI模型真本事

当强化学习成大模型后训练核心工具,主流方法陷入「均值优化陷阱」,推理能力停滞。北大团队提出RiskPO,将风险规避理念融入优化目标,用MVaR+捆绑策略双管齐下,三大任务表现优异。

新智元
开源动态8

一图胜千言被实现了!DeepSeek-OCR用图片压缩文本,10倍压缩率

DeepSeek开源DeepSeek - OCR,用图片压缩文本达10倍压缩率且几乎不丢信息。它解决了以往视觉编码器的问题,架构清晰,数据丰富,性能测试亮眼,为解决大模型‘记性差’问题提供新思路。

AIGC开放社区