「多模态交互」共找到 1457 篇相关文章
缩放定律Scaling正慢性死亡，算力收益递减，AI的下一个增长极是模型如何交互
前Google Brain科学家Sara Hooker论文指出，统治AI十年的缩放定律Scaling走向慢性死亡，算力收益递减，研究重点将转向推理时算力和模型如何交互，还分析了算力崇拜兴起、缩放法则裂痕及未来方向。
IEEE TVCG | 告别写代码！MoGraphGPT：基于模块化大模型与图形控制的2D交互场景创作
香港多所高校研究团队提出 MoGraphGPT 系统，结合上下文感知模块化大模型与图形化控制，能让用户零代码搭建 2D 交互场景。该成果被 IEEE TVCG 录用，还对比实验验证其优势。
腾讯与中科院联合提出R-4B，一个能自动决定是否思考的多模态大模型
多模态大语言模型“始终思考”模式有缺陷，腾讯混元团队与中科院自动化所联合提出R - 4B，通过双模式退火训练和双模式策略优化实现自动思考，在多评测中达SoTA，省资源且效果好。
多模态推理新基准！最强Gemini 2.5 Pro仅得60分，复旦港中文上海AILab等出品
现有多模态大模型benchmark对逻辑推理理解不足，复旦大学等单位提出MME - Reasoning评估其推理能力。对30 + 模型评测，最优得分仅60%左右，反映出模型多方面推理短板。
AI玩拼图游戏暴涨视觉理解力，告别文本中心训练，无需标注的多模态大模型后训练范式
在多模态大模型后训练浪潮中，现有方法多以文本为中心。MMLab@南洋理工大学提出Visual Jigsaw，将拼图任务用于后训练，让模型不依赖标注强化视觉感知与理解，在图片、视频和3D模态验证有效。
揭秘千卡 GPU 集群如何高效训练多模态大模型：vivo AI 团队实战经验分享｜AICon
在 InfoQ 举办的 AICon 大会上，vivo AI 架构师王兆雄分享多模态大模型训练经验。介绍了 LLaVA 和 DiT 模型训练挑战，从数据处理、模型计算等方面提出优化策略，还展望 AI Infra 未来发展方向。
小红书发布FireRedChat：首个可私有化部署的全双工大模型语音交互系统
小红书智创音频团队推出业内首个支持私有化部署的全双工大模型语音交互系统FireRedChat，可将半双工链路升级为全双工，提供级联与半级联服务，在多指标领先，让AI有“人感”。
ACMMM 2025 | 北大团队提出 InteractMove：3D场景中人与可移动物体交互动作生成新框架
北大团队在ACMMM 2025发布InteractMove，首次提出含可移动物体3D场景中基于文本的人 - 物交互生成任务，构建数据集与创新框架，在多指标领先，代码与模型已开源。
谢赛宁等推出统一多模态模型！替代VAE实现图像理解/生成双SOTA，代码权重数据集全开源
谢赛宁等团队推出统一多模态模型Blip3 - o，用扩散Transformer生成CLIP图像特征，采用顺序预训练策略。对比多种设计方案，确定CLIP + Flow Matching最佳，模型在多任务测试表现卓越且全开源。
用两个简单模块实现分割理解双重SOTA！华科大白翔团队等推出多模态新框架
华中科技大学和金山办公团队联合提出语义增强特征提取器（SEFE）和交错局部视觉耦合（ILVC）模块，构建多模态大模型LIRA，解决现有模型分割不精确和理解有幻觉问题，在分割和理解任务上达SOTA。