「多模态生成」共找到 2919 篇相关文章
李曼玲、李飞飞、吴佳俊等联手:评估具身大模型的新范式!
全新的具身模型空间能力评估范式Theory of Space突破传统局限,考察模型在动态环境构建、修正和利用空间信念的能力。该论文被ICLR 2026接收,研究对前沿多模态大模型评测,揭示其空间认知能力边界。
没想到,音频大模型开源最彻底的,居然是小红书
近几个月,开源成AI社区焦点,国内厂商七八月开源多款大模型,但音频生成占比小。小红书技术团队自去年起在音频领域稳定开源,成果覆盖TTS、ASR方向,具商用属性,降低落地门槛。
快手发布Keye-VL-1.5,同量级SoTA,让模型真正看懂视频!
近年来,多模态大语言模型兴起,但视频理解仍是难题。快手Keye团队推出Keye-VL-1.5,通过Slow-Fast编码策略、渐进式四阶段预训练和全面后训练流程等创新,实现视频理解突破,综合性能领先。
Gemini 3.5来了!今夜,谷歌亲手淘汰谷歌
谷歌I/O 2026大会火力全开,发布Gemini Omni、3.5 Flash、Spark等新品。Omni可接收任意输入生成视频,3.5 Flash性能强大,Spark是7×24h云端个人AI特工。谷歌多项能力同时到位,撕开了ASI入口。
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。
全模态RAG突破文本局限,港大构建跨模态一体化系统
香港大学黄超教授团队开源多模态智能处理系统RAG - Anything,突破传统RAG技术单一文本局限,整合多模态文档解析等核心能力,解决现有RAG系统痛点,具备多方面技术亮点,有便捷部署方式和多场景应用模式。
第一章:AI 技术前沿全景
文章聚焦AI Agent技术前沿,阐述大语言模型三次能力跃迁,从涌现能力到对齐指令遵循,再到推理与行动。还提及Scaling Law变化,推理时计算扩展更划算,介绍代表性推理方案及多模态融合,指出Agent打破传统对话AI局限。
Unsloth宣布更新,可免费用强化学习训练视觉大模型Qwen2.5-VL-7B
Unsloth宣布更新,支持视觉/多模态模型强化学习训练,含Gemma 3和Qwen2.5 - VL。其独特机制使VLM RL训练速度提升、显存占用降90%等。还引入GSPO算法,能在免费Colab T4 GPU训练Qwen2.5 - VL - 7B。
上下文记忆力媲美Genie3,且问世更早:港大和可灵提出场景一致的交互式视频世界模型
交互式长视频生成缺乏稳定场景记忆,制约下游应用落地。Google DeepMind的Genie 3有强场景一致性但未公开技术细节。港大和可灵提出的Context as Memory模型,上下文记忆力媲美Genie 3且投稿更早,还提升了计算效率。
众所周知视频不能P?北大施柏鑫团队、贝式计算CVPR研究:视频里轻松换衣服、加柯基
视频编辑难度高,传统流程繁琐,现有AI方法有局限。北大施柏鑫团队联合贝式计算等提出VIRES方法,能实现视频主体多种编辑操作,还标注VireSet数据集。其在多指标超现有SOTA模型,团队还探索全景级可控视频生成。