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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。
大模型系统提示词逆向(2)—— Cursor
作者研究大模型提示词注入时,用简单提示词“骗”出 Cursor 系统提示词。文中分析提示词生效原理、对 Cursor 有效的原因,还提及提示词泄露的安全问题及开发者应对建议。
Anthropic:我们如何构建多智能体研究系统
Anthropic分享构建多智能体研究系统的经验,该系统用多个Claude智能体探索复杂主题。介绍了多智能体系统优势、架构、提示工程、评估方法,也提及生产环境的挑战,此系统处理开放式研究任务价值大。
Agent时代,为什么多模态数据湖是必选项?
AI时代,数智化底层是基建深耕。企业要构建多模态数据湖,因其能处理多模态数据,唤醒沉睡数据,驱动业务,还提供工程确定性。火山引擎给出升级路线及选型指南,其多模态数据湖已在多行业落地。
《多模态大语言模型技术发展报告》正式发布 | 中科算网算泥社区
2月5日,中科算网算泥社区发布《多模态大语言模型技术发展报告》。报告回顾多模态大模型发展历程,剖析核心技术创新,展示应用实践,分析挑战与机遇,为各界提供参考,推动多模态AI技术发展。
多模态开发革命!Gabber开源:图形化构建实时AI应用,效率提升10倍!
AI应用迈向多模态交互,传统开发方式周期长。开源项目Gabber是实时AI应用引擎,通过模块化与图形化简化开发,有诸多特性,还给出安装指南,适用于多种场景。
LlamaIndex 深度实战:用《长安的荔枝》学会构建智能问答系统
文章兼顾 RAG 科普与 LlamaIndex 实战。介绍 RAG 原理,用《长安的荔枝》讲解关键步骤和参数。实战部分展示用 LlamaIndex 搭建问答系统,代码量少。优化篇通过实验给出参数调优建议,架构篇剖析内部机制,最后提及 Agent 化拓展功能。
特工现场实录|纳米 AI 如何构建 L4 蜂群系统?
纳米AI更新发布L4级多智能体蜂群系统,将“协作”能力写入Agent系统底层。该系统采用三层架构管理运行逻辑,通过协作空间与A2A通信协议配合,实测稳定性佳。平台降低开发门槛,后续规划聚焦多方向。
SIGCOMM 2025|重新定义个性化视频体验,快手与清华联合提出灵犀系统
快手与清华孙立峰团队联合发表论文,提出灵犀系统,这是业界首个大规模生产环境中面向用户个性化体验的自适应视频流优化系统。该系统能解决现有方法在部署中的难题,实现个性化QoE优化。
UIUC提出隐式监督新范式:无需标注/RM即可全面提升多模态Reasoning的感知能力
大型多模态模型在复杂多模态推理中面临挑战,67%错误源于视觉感知缺陷。为此,UIUC提出PAPO,通过隐式感知损失提升模型感知能力,无需额外标注,在多模态基准上表现优异,还解决了KL黑客问题。