「多模态数据集」共找到 3303 篇相关文章
ICCV 2025｜UV-CoT：无监督视觉推理新突破，偏好优化重塑图像级思维链
随着文本领域思维链推理机制成功应用，研究者将其引入视觉理解任务。现有模型有局限，本文提出UV - CoT新框架，设计无监督数据生成与偏好优化机制，提升模型能力，摆脱对人工标注依赖。
直击CVPR现场：中国玩家展商面前人从众，腾讯40+篇接收论文亮眼
CVPR 2025落下帷幕，中国企业参与规模创纪录，腾讯40+篇接收论文亮眼。多模态、3D生成是热门方向，高斯泼溅技术成亮点。企业探讨主题拓展至产业应用，腾讯投入大，借顶会展示实力、吸引人才。
微软 CEO Satya：“传统的软件应用层正在瓦解，将逐渐被AI智能体（Agent）所取代”
微软CEO Satya Nadella称传统软件应用层正瓦解，将被AI智能体取代。微软布局‘AI智能体层’，让Microsoft 365成集成开发环境。他还号召SaaS企业成为数据源，专注数据API建设。
做RAG这一年，最后悔的就是上知识图谱
基于知识图谱的检索增强生成在问答任务中存在三元组索引丢失上下文语义问题，作者提出MDER - DR双阶段框架，在标准测试和特定数据集上性能提升最高66%，还具备多方面优势。
从 LLM 到 World Model：为什么我们需要能理解并操作世界的空间智能？
文章指出 LLM 仅靠语言不足以支撑真正智能，构建空间智能与世界模型成关键方向。2024 年李飞飞等创立 World Labs，11 月推出 3D 世界生成模型 Marble，本文探讨空间智能重要性及世界模型如何成转变基础设施。
一边秀肌肉，一边设围墙，NVIDIA 发布 OmniVinci，性能碾压 Qwen2.5-Omni，却被骂“假开源”
NVIDIA 推出多模态大语言模型 OmniVinci，结合架构创新与数据合成流水线，训练 token 仅为 Qwen2.5 - Omni 的六分之一，却在多项基准测试表现更佳。但采用限制商业用途的许可证，引发争议。
一边秀肌肉，一边设围墙，NVIDIA 发布 OmniVinci，性能碾压 Qwen2.5-Omni，却被骂“假开源”
NVIDIA 推出多模态大模型 OmniVinci，结合架构创新与合成数据流水线，训练 token 仅为 Qwen2.5 - Omni 的六分之一，却在多项基准测试表现更佳。但采用限制商业用途的许可证，引发“假开源”争议。
NeurIPS 2025 Spotlight | 条件表征学习：一步对齐表征与准则
文章指出传统表征学习处理图片和商品信息时存在局限，针对性有监督训练成本高，多模态大模型使用成本也需考虑。为此提出即插即用的条件表征学习方法 CRL，实验显示其在下游任务表现优异。
jina-reranker-v3刷新全球重排榜，效率狂飙4.79%
jina-reranker-v3作为LLM时代向量模型，提出“最后但不晚”交互机制，解决文档检索效率与效果权衡、多语言文档重排性能与效率平衡、模型泛化能力和适应性等问题，架构与训练方案有创新。
Thinking Machines曝LoRA终极指南：10倍学习率，媲美全参微调
Thinking Machines推出论文《LoRA Without Regret》，研究LoRA与FullFT达到相近表现的条件。通过实验发现，把握关键细节，LoRA可与FullFT性能相当，还探讨了关键因素、批大小效应等内容。