「视觉语言理解」共找到 2167 篇相关文章
AI 画图不是玩具，而是可以变成效率工具 ｜ 豆包 P 图Seedream 4.0 效率场景挖掘
作者测试豆包P图Seedream 4.0，发现它有对指令深度意图理解等能力且中文支持好。还分享用其提升效率的场景，如制作封面图、翻译图片文字等，也给出发掘AI应用场景思路和写画图提示词方法。
8个月营收提高4倍，n8n如何成为AI Agent最受欢迎的搭建平台？
n8n由前《加勒比海盗》视觉设计师创立，从工作流自动化工具升级为AI应用编排层。8个月营收提4倍，正进行超1亿美元融资。它能与AI无缝集成，有活跃社区，在多场景应用广泛，不过用户多为技术人员。
字节最强多模态模型登陆火山引擎！Seed1.5-VL靠20B激活参数狂揽38项SOTA
5月13日，火山引擎在上海发布5款模型和产品，其中豆包1.5・视觉深度思考模型（Seed1.5-VL）最吸睛。它激活参数20B，性能与Gemini2.5 Pro相当，38个评测基准达SOTA，推理成本低，已开放API。
NUS Show Lab 寿政教授：打通自回归与离散扩散，打造下一代具身大模型底座｜ECCV 2026
本文整理自新加坡国立大学Show Lab负责人寿政教授在ECCV 2026的分享，团队研发融合自回归与离散扩散的Show-o/Show-2统一架构，解决多模态理解与生成融合痛点，延伸至具身智能领域，突破数据稀缺、推理延迟等核心瓶颈。
把 Gemini 和 GPT 放到《我的世界》当教练，谁能看懂机器人的微操？
国立清华与英伟达团队研究《VLM-AR3L》，把Gemini 2.0、GPT-4.1等拉进考场，评估视觉裁决能力。结果显示Gemini综合最稳，开源小模型特定场景反超。还提出VLM-AR3L框架破使用瓶颈，实战超人类手写奖励。
RAG搜对了却答错？德国萨尔大学找到了真相丨ACL'26
RAG已成大模型落地标配技术，但存在搜到对的文档、模型答案却离谱的痛点。德国萨尔大学等组成的团队诊断出问题在阅读理解，提出Disco - RAG框架，在“搜”和“答”间加“读懂”环节，已被ACL 2026主会录用。
打破具身世界模型可执行性鸿沟 ！港中深-跨维智能团队提出EVA框架，用强化学习让视频世界模型真正“动”起来
近期，利用视频生成模型为机器人构建“世界模型”成热门路线，但存在“可执行性鸿沟”。港中深 - 跨维智能团队提出 EVA 框架，用强化学习优化视频生成，实验显示其能提升视觉规划、仿真任务成功率及真实部署稳定性，还有数据合成潜力。
构建会思考的测试Agent：从自动化到自主智能的演进
文章介绍面向企业级软件测试的质量数字人系统，结合大语言模型等实现从传统到自主智能测试跨越。分析专有云测试困境，指出通用AI Agent平台局限，阐述系统设计、能力及架构，展示应用成果并展望扩展场景与未来计划。
深度拆解沐曦MXMACA软件栈功能，算力自主+生态兼容，破解国产GPU落地难题
近日，刚 IPO 的沐曦股份发布 MXMACA 软件栈 3.3.0.X 版本。该软件栈可实现多语言支持、算子自动优化与跨框架平滑适配，能让现有 CUDA 项目近乎‘开箱即用’迁移，还兼容主流 AI 框架，助力国产 GPU 解决落地难题。
Meta超级智能实验室又发论文，模型混一混，性能直接SOTA
大语言模型训练依赖算力和时间，传统模型 Souping 多采用均匀平均。Meta 等研究者提出类专家 Soup（SoCE），利用基准测试类别构成选最优模型，非均匀加权平均，实验显示其提升了模型效果与稳健性，在排行榜获 SOTA 成绩。