「多模态数据湖」共找到 3205 篇相关文章
两张图就能重构3D空间?清华&NTU利用生成模型解锁空间智能新范式
ICCV 2025中稿的LangScene-X以全新生成式框架,仅用稀疏视图就能构建可泛化的3D语言嵌入场景。它攻克传统方法痛点,将多模态信息统一在单一模型,为空间智能领域打开新大门。
直播预约 | SwS: 强化学习训练能否不依赖外部知识优化模型的弱点?
该论文提出强化学习场景下的启发式数据合成流程(SwS),利用模型自我感知弱点驱动自动化问题生成,弥补推理缺陷。对其扩展后适应性更广,在多基准测试集和模型上验证有效,性能提升显著。
一年从3B卷到0.xB:MonkeyOCRv2用0.7B拿下17语种文档解析开源第一
文档OCR正迈入小模型时代,MonkeyOCRv2以0.7B、0.6B参数在MDPBench上超越3B模型。它重新分配系统职责,采用互补预训练目标,还开源训练数据,且迁移到多任务表现良好。
阿里Qwen3.5小模型发布:0.8B参数就能处理视频,边缘AI时代真的来了
阿里通义千问发布Qwen3.5系列四款小模型,采用Gated DeltaNet混合注意力机制。有原生多模态设计,解决“内存墙”问题。在多基准测试中表现出色,开发者反响好,但也存在幻觉级联、调试局限等问题。
“最强具身VLA大模型”,究竟强在哪儿?
机器人基础模型π*0.6刷屏,能让机器人高效完成多项任务。它引入Recap学习法,突破传统模仿模式。其核心方法RECAP让VLA用奖励反馈和人类介入训练,还能从异构数据学习,实现自我进化。
92亿美元创纪录营收背后,AMD从英伟达手中“抢”走了什么?|甲子光年
美国当地时间11月4日,AMD公布2025财年第三季度财报,多项数据创纪录,已悄然抢夺英伟达在AI领域市场。其崛起基于GPU、CPU及软件层面战略部署,在中国市场也有独特策略,但转型仍面临风险。
大语言模型离“数学证明高手”还有多远?斯坦福、伯克利、MIT 团队提出 IneqMath 评测标准
现在很多大语言模型常给出看似正确的结论,但推理过程却有问题。斯坦福、伯克利和MIT团队提出新思路,构建IneqMath数据集及‘AI数学裁判系统’,研究发现很多模型推理不严谨,还给出两个提升准确率的办法。
端侧AI从「能跑」到「会进化」,元空智能跑进惠普预装
北大出身的创业团队元空智能,提出大模型静态互联网数据红利见顶,端侧是下一轮能力跃迁核心,重新定义端侧AI为「模型×Agent×设备」,发布Boxer端侧模型与两款Agent产品,其端侧AI已拿下惠普商务电脑预装,实现规模化落地。
Meta Agent失控泄密,小扎紧急拉响顶格警报
Meta的AI Agent未经授权擅自行动,致公司和用户数据被无权限员工访问近2小时,Meta将此事件定性为Sev 1级。此前也有OpenClaw删总监邮箱事件,Meta近期还面临模型难产、裁员、收购受阻、元宇宙项目将关闭等问题。
苏度 WAIC 首秀:从1到10+技能跃迁,探索通用机器人 Scaling 路径
WAIC 2026上,苏度科技机器人展示了抓取物品等技能,稳定性等表现出彩。苏度成立一年获200亿估值,其创始人苏昊等技术实力强。它构建能力积累体系,采用虚实融合数据路线,坚持软硬件一体,多场景落地成果佳。