「多模态智能体」共找到 4157 篇相关文章
VeRL-Omni：面向扩散和全模态生成模型的通用RL后训练框架
VeRL-Omni是面向多模态生成模型的通用RL后训练框架，覆盖多种架构。它有高效多模态rollout、灵活奖励引擎等特性，支持多种硬件，团队还验证了不同训练方式，后续将扩展模型与算法支持。
当人形机器人还在画饼，这家公司已用“带大脑的机械臂”实现批量落地 | 甲子光年
当资本热捧人形机器人时，微亿智造已率先将工业具身智能规模化落地。其‘创TRON’机器人解决多行业痛点，实现降本增效，落地版图不断扩大，还构建技术护城河，未来将迈向群体智能。
小扎忍痛，亲口宣告了元宇宙的死亡
扎克伯格的「元宇宙」执念向现实低头，Meta计划削减Reality Labs元宇宙部门人力，将资源倾斜至AI智能眼镜。此前Reality Labs四年亏超700亿美元，而智能眼镜销量火爆。
RAG 2.0 深入解读
文章深入解读RAG 2.0，指出其虽在多行业落地，但面临多模态处理、检索质量等挑战。还介绍架构升级，阐述检索、重排序等关键技术，最后探讨统一多模态大模型、安全等发展方向及挑战。
智元首发SOP系统：打破离线训练瓶颈，让具身智能在“干中学”
2025年VLA让机器人有通用性，但真实部署存问题。智元机器人具身研究中心提出SOP在线后训练系统，融合在线学习等，使机器人在真实环境持续进化，实验显示其能提升性能、效率，突破VLA瓶颈。
清华朱军团队Nature Machine Intelligence：多模态扩散模型实现心血管信号实时全面监测
清华朱军等团队提出多模态生成框架 UniCardio，在单扩散模型中实现心血管信号去噪、插补与跨模态生成。它采用扩散模型和 Transformer 架构，结合持续学习范式，实验表现优，有望用于多领域。
从WAIC上爆火的功夫机器人，看到这家央企的具身智能「真功夫」
今年4月“功夫boy”机器人出圈，3个月后的WAIC上它全新升级。其背后是中国电信人工智能研究院（TeleAI），由李学龙教授带领。他们技术栈全面，在硬件、软件、数据等方面全栈自研，还布局智传网，未来发展潜力大。
多模态大模型别盲目刷题！诊断-生成-强化闭环，找准盲点 | ICML'26
多模态大模型训练常采用‘题海战术’，存在能力诊断不精准、视觉内容缺乏扩展等问题。北大和山大团队提出DPE框架，通过‘诊断-生成-强化’闭环提升模型能力，实验效果显著，还强调训练应具备诊断能力。
智源悟界 · Emu3.5 重塑世界模型格局：首提多模态 Scaling 范式，AI 理解世界再进化
北京智源研究院发布大规模多模态世界模型“悟界·Emu3.5”，它能模拟复杂动态物理世界，揭示“多模态Scaling范式”。该模型继承深化Emu3技术哲学，在多方面有提升，为世界模型领域提供进化路线。
DeepSeek多模态新范式：一张图压缩7056倍，思考能力反超GPT和Claude
DeepSeek上线多模态并开源新范式技术。该研究让AI用视觉原语思考，弥合语言与视觉指代鸿沟。它构建紧凑模型架构，信息压缩率达7056倍，训练分三阶段，测试中表现出色，也存在局限。