「视觉transformer」共找到 882 篇相关文章
GLM4.5之后,智谱又开源GLM-4.5V,实测下来视觉推理能力贼强~
智谱继GLM-4.1V-9B-Thinking、GLM-4.5后,又开源最强多模态推理模型GLM-4.5V,在多模态理解榜单达开源SOTA。它视觉推理强,经测试能助力科研各阶段,还介绍了其架构设计与训练策略。
Claude Opus 4.7突然发布:逐字级精准执行指令,软件工程和视觉能力大幅领先opus 4.6
Anthropic突然发布Claude Opus 4.7,重点提升软件工程能力,视觉能力也大幅跃升。指令遵循能力实质性提升,记忆能力改善。还同步上线新功能,升级前需关注分词器和token输出变化。
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。
MiniMax开源首个视觉RL统一框架,闫俊杰领衔!推理感知两手抓,性能横扫MEGA-Bench
MiniMax开源首个视觉RL统一框架V-Triune,由闫俊杰领衔。该框架通过三层组件设计和动态IoU奖励机制,让VLM能联合学习推理和感知任务。还开发Orsta模型系列,在MEGA - Bench表现出色,且MiniMax多模态布局动作多。
融资 1200亿后 Kimi 再扔王牌,新架构爆改 Transformer 老配件,比 DeepSeek 同款还省钱
Kimi 发布新论文,提出“注意力残差”架构改进 Transformer 残差连接,解决“稀释问题”,让 AI 更聪明、更省钱,还推出“分块注意力残差”优化成本。与 DeepSeek 方案对比,Kimi 方案性价比更高。
JFM | 浙江大学郑畅东、谢芳芳等:基于Transformer网络的上下文学习跨翼型的主动流动控制策略
浙江大学郑畅东、谢芳芳等提出基于Transformer网络的上下文学习跨翼型主动流动控制策略。该框架引入策略改进算子,结合强化学习与气动形状优化,在翼型流动分离问题中表现出色,提升了整体性能。
Transformers来到了v5时代:从工具包到真理之源,AI时代的操作系统内核的极简进化论
Transformers v5发布,通过极简定义和极致互通成AI生态核心。它做减法重构代码、拓展训练流程、成推理引擎弹药库、提升量化为核心功能,连接训练、推理与部署,是AI生态通用语言。
带图推理碾压同类开源模型!港中文微软等开源OpenThinkIMG框架,教AI学会使用视觉工具
港中文、微软等联合推出OpenThinkIMG开源框架,解决AI使用视觉工具面临的集成难、缺数据、适应差等问题,还公开核心技术V - ToolRL。该框架在图表推理任务上表现超GPT - 4.1,为下一代AI智能体提供基础。
视觉语言模型“扫地僧”:360低调开源FG-CLIP2登顶29项全球基准测试 | 甲子光年
两周前,360人工智能研究院低调开源FG - CLIP2,它在29个公开基准测试中超越Google和Meta的模型。该模型实现局部细粒度识别和原生双语对齐,为AI视觉理解设新基准,已服务开发者并在多领域落地。
非Transformer架构落地之王,带着离线智能和原生记忆能力在上海WAIC浮出水面
在上海WAIC现场,RockAI展台的机器狗和灵巧手在离线状态表现出色,背后是其非Transformer架构的大模型Yan 2.0 Preview,有原生记忆和离线智能能力。该公司成立两年,押注此架构,产品已商业落地,还构想群体智能未来。