「多模态融合」共找到 1363 篇相关文章
告别Transformer，重塑机器学习范式：上海交大首个「类人脑」大模型诞生
上海交通大学团队发布首个「类人脑」大模型 BriLLM，脱离传统 Transformer 架构限制。它基于 SiFu 学习机制，有可解释性、能无限处理上下文等优势，还支持多模态融合，已获交大重点项目资助。
字节Seedream 4.0将全量开放！抢先评测来了，我们摸索出AI生图20种「邪修」玩法
近日，字节跳动内测豆包・图像创作模型 Seedream 4.0，支持多模态生图，核心能力显著提升。它将全量上线并开放给企业客户。实测显示其多模态融合出色，还与谷歌 Nano Banana 对比，各有优势。
哈萨比斯：DeepMind才是Scaling Law发现者，现在也没看到瓶颈
哈萨比斯在Axios AI+峰会上称Scaling Law最早由DeepMind发现，靠它可能达成AGI，还预测未来12个月AI发展，如多模态融合、视觉智能突破等，且Gemini目标是成通用助手。
多模态大模型不会画辅助线？最新评估得分：o3仅25.8%，远低于人类82.3% | 清华腾讯斯坦福联合
清华、腾讯、斯坦福等团队发布RBench - V基准测试，评估大模型视觉推理能力。结果显示，主流大模型如o3、Gemini2.5等准确率远低于人类，开源模型表现更差，暴露出大模型在复杂多模态推理任务中能力不足。
X-SAM：从「分割一切」到「任意分割」：统一图像分割多模态大模型，在20+个图像分割数据集上均达SoTA
中山大学、鹏城实验室、美团联合提出X - SAM，统一图像分割多模态大模型。它将分割范式扩展，设计通用输入输出，采用端到端架构和三阶段训练策略，在超20个数据集达最优，为图像分割研究开辟新方向。
开源多模态大模型EarthMind，观测地球统一框架
地球观测数据复杂，现有多模态模型难适用。意大利、德国多所高校研究人员联合开源多模态大模型EarthMind，引入空间注意力提示模块，实现跨模态融合和多粒度理解，解决地球观测难题。
告别工具焦虑：2026年真正值得用的8款AI效率外挂
文章指出2026年是‘AI深度融合’元年，工具使用进入‘重塑工作流’阶段。作者筛选出Gemini全家桶、OpenCode等8款‘硬核’AI工具，介绍其特点和优势，如多模态、不设限、易用等。
关于具身智能「触觉」，你想知道的都在这篇综述里了
本文由香港科技大学（广州）熊辉教授团队牵头，联合多所高校，全面梳理截至2026年第一季度具身智能触觉前沿研究。介绍触觉重要性、多模态触觉融合流程、全景蓝图，指出面临挑战并展望未来。
邱锡鹏团队新作：让机器人学会「察言观色」
复旦大学邱锡鹏团队等发布全新操作框架 RoboOmni，突破传统 VLA 依赖显式指令局限。它融合多模态信号，构建数据集，在成功率等方面超基线，以跨模态指令让机器人主动推断意图，开启具身智能‘共情时代’。
SQL玩转多模态AI，轻松搞定图片+文本混合搜索
在AI驱动智能商业时代，传统搜索系统难满足需求，AI检索系统又面临数据搬运和工具链割裂难题。本文提出用原生SQL实现多模态智能检索，基于PolarDB融合AI引擎，通过SQL调用服务，无需迁移数据与搭建独立服务。