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逐个token太慢!大模型原生并行出token,CMU、英伟达新作Multiverse
卡耐基梅隆大学(CMU)和英伟达研究者提出Multiverse,这是能实现原生并行生成的新型生成模型。它解决了现有并行生成模型缺乏连贯性等问题,通过多方面协同设计构建推理模型,还开源了生态系统。
打破确定性魔咒!北航团队提出VBF++:用“不确定性建模”刷新多模态视频推荐 SOTA
北京航空航天大学和北京邮电大学联合提出VBF++框架,将多模态融合从“点估计”升级为“分布建模”。它由上下文感知先验、推荐引导的对抗优化和元学习三大组件构成,在多个数据集上刷新SOTA。
NeurIPS 2025 | 告别全量扫描!浙大提出COIDO:破解多模态数据选择「高耗」难题
浙大提出 COIDO 框架解决多模态数据选择「高耗」难题。它摒弃全量扫描,用轻量级评分器和小样本采样,将重要性和多样性的优化统一。实验显示,它性能与效率双优且有强泛化性。
Meta扩张继续!挖走OpenAI 2名多模态AI研发人员,收购语音初创公司PlayAI
据报道,Meta 首席执行官扎克伯格从 OpenAI 挖走 2 名多模态 AI 研发人员,还完成对语音初创公司 PlayAI 的收购。Meta 近期在 AI 人才争夺上攻势猛,想补足短板,其超级智能团队未来表现值得关注。
EMNLP 2025 | CARE:无需外部工具,让大模型原生检索增强推理实现上下文高保真
MetaGPT等机构团队发布CARE框架,可让LLM将推理上下文与自身检索能力结合,已全面开源。它提出原生检索增强推理范式,采用两阶段训练策略,在问答基准实验中表现出色,为解决模型问题提供新路径。
腾讯混元发布并开源图像模型 2.1,支持原生 2K 生图
9月9日深夜,腾讯发布并开源混元生图模型“混元图像2.1”,支持原生2K高清生图,综合能力领先。它在多方面升级,有诸多亮点,评估显示效果优,还同步开源文本改写模型,能满足多样视觉需求。
IBM推出轻量多模态文档神器!OCR与QA超GPT-4o,识别率高达98%!
日常文档处理麻烦,现有工具或体积大、算力消耗高,或识别精度不够。IBM 开源轻量多模态文档处理模型 Granite - Docling,仅258M参数,性能超 GPT - 4o,适用于多场景。
北大王选所彭宇新团队:让多模态大模型学会「看懂物种关系」丨CVPR 2026
北大王选所彭宇新团队在论文中提出TARA方法,引入生物分类学知识与多模态模型中间表征对齐。实验显示,TARA能提升模型层级识别和未知类别识别能力,还可加速训练收敛,计算开销小。
企业级OpenClaw最强拍档来了!万亿参数的国产多模态大模型,刚刚开源发布
YuanLab.ai团队开源源Yuan3.0 Ultra多模态基础大模型,是万亿级开源多模态大模型之一。它优化训练效率,在多任务表现突出,为企业Agent AI提供支撑,还提出新算法和训练策略,全面开源推动落地。
如何选择最佳多模态大模型压缩方案?哈工大、度小满开源EFFIVLM-BENCH基准测试框架
金融科技智能化转型中,LVLM部署受算力瓶颈制约。哈工大与度小满联合开源EFFIVLM - BENCH基准测试框架,能为多模态大模型压缩方案出具‘体检报告’,还揭示LVLM加速复杂性,推动技术发展。