「具身多模态推理」共找到 2927 篇相关文章
独家 | 星海图孵化首席科学家许华哲创业,新公司已获得星海图投资
AI科技评论独家获悉,星海图孵化首席科学家许华哲创业,新公司切入具身智能C端应用赛道,已获星海图种子轮投资。星海图近期完成新一轮融资,估值破100亿人民币,正构建“数据+应用”生态。
AI看图一本正经胡说八道?「一拉一推」让模型看得全又准|微软x清华
随着视觉 - 语言模型(VLM)推理能力增强,‘看错’问题凸显。现有方法有局限,微软亚洲研究院与清华提出BiPS,从训练阶段重塑模型‘看图方式’,通过‘一拉一推’机制让模型‘看全又准’,实验效果显著。
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。
AI秒懂短视频,快手大模型Keye-VL理解力爆表!技术细节全开源
快手全新多模态大语言模型Kwai Keye-VL上线且开源,能深度融合多模态信息,在视频理解、复杂视觉感知和逻辑推理上表现优异。介绍了其技术架构、预训练和后训练策略及训练架构优化等内容。
AI Infra 工程师们如何应对大模型流水线里的“暗涌”?
InfoQ《极客有约》X AICon 直播,邀请华为昇腾专家 ZOMI 酱、蚂蚁集团马介悦和 SGLang 尹良升探讨大模型 Infra 工程师实战日常。涉及大模型工程高频问题、版本迭代策略、推理部署优化、开源项目挑战等内容。
给 Happy Horse-1.0 讲完戏,我无痛当上导演了
文章聚焦阿里新发布的视频模型Happy Horse-1.0,经测试它在多镜头一致性、人物表现力和视频编辑功能上表现出色,能产出电影质感画面,且价格有竞争力,但物理拟真短板明显,已具影视工业应用潜力。
让LLM不再话痨,快手HiPO框架来了
当前LLM存在‘过度思考’困境,效率与成本矛盾突出。快手与南大合作推出HiPO框架,通过混合数据冷启动和混合强化学习奖励系统,让模型能自主决策思考模式,实验显示它提升了效率和准确率,还具强泛化性。
突破Pass@1瓶颈:一种让LLM自我博弈、永不枯竭的RL新范式,超越基线22.8%!
近年来,基于可验证奖励的强化学习(RLVR)在提升大型语言模型(LLM)推理能力上有关键作用,但存在熵崩溃问题。论文提出SVS创新策略,让模型自我合成变分问题形成自我提升循环,实验效果惊人。
伯克利神作背刺OpenAI:持续学习才是真神!
伯克利等机构发布FST框架,通过快慢分层解决大模型持续学习死局。过去两年头部实验室都在提升模型推理能力,却忽视持续学习。FST让模型像大脑一样快慢分层,提升数据效率、减少遗忘,使持续学习可工程化。
多模态思维链如何重塑 AI 与短视频的未来
传统多模态模型在动态视频理解与复杂推理场景面临挑战,快手开源的 Keye-VL 模型在多模态思维链技术实现突破。文章解析其核心技术,分享在快手短视频社区的落地应用,还探讨了未来“Think with Video”的技术方向。