「多模态DiT架构」共找到 2599 篇相关文章
2025谷歌博士生奖学金揭晓，清华、科大、南大等校友入选
本周四，谷歌公布2025年度博士奖学金入围名单，获奖者来自35个国家和地区、12个研究领域，共255名博士生。文章介绍了各领域的华人研究者情况，涉及算法、架构、人机交互等多个方向。
DeepSeek重磅开源3B OCR模型，一天处理20万页文档！一天内斩获6K标星！
DeepSeek开源3B OCR模型DeepSeek - OCR，参数量仅30亿，单张A100 - 40G一天能处理20万页文档，不到24小时获6K标星。它是视觉压缩引擎，解决大模型处理长文本算力爆炸问题，有诸多技术亮点。
轻量高效，即插即用：Video-RAG为长视频理解带来新范式
现有视觉语言模型处理长视频面临诸多难题，厦门大学等联合提出轻量高效、无需微调的 Video-RAG 框架，采用多模态辅助文本检索增强生成，解决长视频理解问题，适用于多场景。
国产手机正从底层重构安卓！vivo版AI OS亮相了
在vivo开发者大会上，OriginOS 6正式亮相，AI功能全面更新，还首次上线Live Photo的AI消除。它用自研技术重构安卓底层核心，首发蓝河流畅引擎，从计算、显示、存储三大模块优化。
NIPS2025 | A-Mem让Agent拥有动态自我记忆功能，达到新SoTA
近年来，LLM代理需长期内存系统，但现有系统缺乏灵活性。论文提出A - Mem能动内存系统，受Zettelkasten启发，能让记忆‘自我整理’和‘自我更新’，在多基准测试领先，也指出了局限性和未来方向。
LeCun力荐的JEPA杀入LLM，用CV的思路训练LLM，性能鲁棒性双丰收
LeCun团队提出LLM - JEPA，将JEPA自监督学习架构从视觉扩展到LLM。它能提升性能和鲁棒性，在多模型和数据集验证有效，但有训练开销大、泛化性不足等局限。
The Batch: 881 | 一千万 token 的输入上下文
Google的Ali Behrouz等人设计“记忆模块”集成到类transformer架构ATLAS，能处理一千万token输入。它替代注意力层，训练后在长上下文任务中表现佳，但小模型，大规模表现未知。
KV-Cache 实战策略：生产环境中的分页、固定与复用技术解析
在大语言模型推理场景中，KV - Cache 是平衡性能与成本的核心技术，但生产环境中面临诸多问题。本文聚焦其分页、固定与复用三大战术，结合原理、实践与案例，为开发者提供解决方案，还探讨了未来演进方向。
一篇200+文献的视觉强化学习技术最新综述
NUS、浙江大学和香港中文大学对强化学习与视觉智能交叉领域进行系统梳理，归纳200余篇工作为四大主题支柱，剖析算法等进展，提炼关键趋势，还介绍LLM的RL方法、视觉RL阵地等。
用户集体大逃亡！Cursor“自杀式政策”致口碑崩塌：“补贴”换来的王座，正被反噬撕碎
很多开发者吐槽和弃用 Cursor，其付费后砍功能、技术变差、营销成“障眼法”，引发信任危机。部分用户转向 Claude Code，AI 编程工具竞争焦点升级，未来有向智能体演进等趋势。