「多模态大型语言模型」共找到 1990 篇相关文章
HF日趋榜一!真端到端模型AutoDeco终结手动调参解码
大语言模型手动调参解码繁琐,腾讯AI Lab王琰团队联合港中大(深圳)唐晓莹教授团队推出AutoDeco架构,通过创新训练策略让模型动态预测解码参数,在多模型实验中表现出色且已开源。
用完这张无限可能的AI画布,第一次感觉人类导演要失业了!
2024年7月上线后迅速风靡海外的SkyReels发布最新版本,它重构AI创作生态,打通「图片—音频—视频」全栈,集成多种功能于一张画布,还推出专家智能体,让普通人轻松创作高质量内容。
达摩院推出多智能体框架ReasonMed,打造医学推理数据生成新范式
在人工智能领域,推理语言模型在医学场景应用存在挑战,达摩院推出多智能体框架ReasonMed,提出医学推理数据生成新范式,开源百万级高质量数据集ReasonMed370K,验证了‘小模型 + 高质量数据’的潜力。
Dexmal原力灵机开源Dexbotic,基于PyTorch的一站式VLA代码库
Dexmal原力灵机推出基于PyTorch的开源视觉-语言-动作模型(VLA)代码库Dexbotic,面向具身智能研究者。其架构含三大核心组件,有五大特征,还推出开源硬件,未来将持续投入生态建设。
Qwen要做机器人了:林俊旸官宣成立具身智能团队
阿里通义千问大模型负责人林俊旸官宣在Qwen内组建小型机器人、具身智能团队。此前阿里云领投具身智能企业,Qwen系列模型受具身智能公司青睐,此次动作呼应阿里云布局,正值科技巨头加码机器人领域。
从「知题」到「知人」:UserRL让智能体学会「以人为本」
大语言模型距成真正用户伙伴缺‘知人’能力。来自UIUC与Salesforce团队提出UserBench和UserRL方案。前者将‘用户特性’制度化,构建评测环境;后者搭建统一强化学习框架,探索奖励建模,二者让‘以用户为中心’落地。
NeurIPS 2025 Spotlight | FSDrive统一VLA和世界模型,推动自动驾驶迈向视觉推理
面向自动驾驶的多模态大模型存在问题,FSDrive提出“时空视觉CoT”,让模型“以图思考”,联合未来场景与感知结果进行可视化推理。该方法在不改动原有MLLM架构前提下激活图像生成能力,实验表现出色。
一周10来个模型被开源,阿里Qwen杀疯了~
阿里通义千问这周开源众多模型,如Qwen3 - Omni、Qwen - Image - Edit等,涉及全模态、图像编辑、安全审核等多领域。各模型能力出色,如Qwen3 - Omni能处理多模态输入,Qwen3 - VL表现超部分闭源模型。
缺数据也能拿SOTA?清华&上海AI Lab破解机器人RL两大瓶颈
现有机器人视觉 - 语言 - 动作(VLA)模型训练范式存在数据采集成本高、泛化能力不足等问题。清华和上海AI Lab团队提出SimpleVLA-RL,解决了VLA模型训练的核心瓶颈,在多基准测试中实现SoTA性能。
LangExtract:用LLM 一键完成长文档信息抽取与可视化
在2025年大语言模型迅猛发展时,信息抽取成了NLP场景里的“硬骨头”。Google在7月30日开源的LangExtract利用多种LLM,实现“按指令抽取+源文对齐 + 一键可视化”的完整闭环,还给出使用步骤和进阶操作。