「多模态视觉语言模型」共找到 2258 篇相关文章
把 RAG 做成主流的公司,现在开始“做空”RAG 了
Pinecone 曾将 RAG 定义成大语言模型 grounding 标准范式,如今却宣布 RAG 时代结束。它推出面向 Agent 的知识引擎 Nexus,提出“知识编译”概念,称能提高任务完成率、降低 token 开销,整个 AI 世界都在将“推理”往上游移动。
把视频变成图文博客:Agent + 豆包 Seed2.0 lite 重做 Karpathy 两年前的工作流
本文以重做 Karpathy 两年前工作流为例,介绍用 Agent + 豆包 Seed2.0 lite 将视频转为图文博客的方法。详述四步流程,指出其局限,还说明该模式可用于竞品直播追踪、在线课堂报告、游戏赛后复盘等场景。
全球AI双榜第一!力压谷歌Veo与Grok,Vidu Q3「参考生」之王归来
这个月初谷歌免费开放Veo 3.1视频生成能力,让AI视频更普及,但模型距‘能交付’仍有差距。Vidu Q3带着‘全家桶’回归,覆盖多领域,在权威评测榜单成绩优异,视觉、听觉和场景能力升级。
让外部知识“长入”模型:动态化与参数化 RAG 技术探索
检索增强生成(RAG)成大语言模型利用外部知识主流范式,但传统方法将其当黑箱,忽略动态需求和机制鸿沟。艾清遥博士介绍动态化和参数化检索增强技术,可提升准确性与适应性,减少计算开销。
「百万级」视频推理数据集!30+顶尖高校联合发布
AI视频生成已能「画得像」,但不会「想得对」。VBVR推出百万级视频推理数据集,首次系统评测模型对空间、物理、逻辑和抽象的推理能力,发现顶尖模型通过率仅68%,推动视频AI从「视觉模仿」迈向「智能推理」。
ICLR 2026|首个微观世界模型MicroVerse来了,AI开始模拟看不见的世界
过去两年,世界模型成为大模型演进重要方向,但现有模型多聚焦宏观世界。本文提出MicroVerse模拟框架,将研究边界拓展到微观尺度,还推出MicroWorldBench评测基准和MicroSim - 10K数据集,推动AI从视觉模拟迈向科学模拟。
Kimi K2.5登顶开源第一!15T数据训练秘籍公开,杨植麟剧透K3
Kimi K2.5登上Hugging Face热榜榜首,下载超5.3万。它主打Agent能力,成绩超GPT - 5.2等闭源模型,性价比高。官方技术报告公开其用15T数据训练,还搭载Agent Swarm架构,团队还剧透了Kimi K3。
前端同事看走眼了,这个“游戏网页”其实全是AI写的!
Kimi K2.5上新,集视觉理解、代码生成等能力于一体,提供四种使用模式,其中Agent集群模式提效显著。实测显示其网页生成、动效理解能力出色,下一代K3模型或用新架构KDA降低计算成本。
顶级视频模型半衰期只有 30 天,但生成式媒体 infra 公司的收入却在一年增长了 60 倍
文章聚焦生成式媒体 infra 公司 fal.ai,其借统一 API 和云端平台让开发者高效调用多模态模型。深入分析其成功因素,如早期押注生成式视频、优化算力和成本、构建生态等,还探讨用户使用模式与行业发展趋势。
自回归因果注意力也能并行解码?上交联合UCSD突破LLM推理瓶颈,模型代码全开源
大语言模型推理速度是应用瓶颈,传统方法各有弊端。上交和UCSD团队提出Jacobi Forcing方案,无需重构架构,将AR模型转为并行解码器,提速显著且质量损失小,核心优势多,技术路线全链路优化,实测表现优。