「多模态指令数据合成」共找到 3400 篇相关文章
VLA统一架构新突破：自回归世界模型引领具身智能
北京智源研究院联合中科院自动化所提出 UniVLA 全新 VLA 模型架构，基于全离散、自回归机制建模多模态信号，后训练引入世界模型。它刷新多项基准纪录，在真机操控和自动驾驶有潜力，为多模态感知决策融合带来新思路。
GLM-5正式发布，744B参数，对标Claude
GLM-5正式发布，对标Claude，参数从355B扩至744B，预训练数据增加。采用GlmMoeDsa架构，部署成本降低。数据表现佳，在多测试中成绩亮眼，还能直输Office文档，部署支持多框架和国产芯片，早期反馈积极。
推荐：AI搜索增加链接展示，从谷歌people also ask到AI搜索；AI绘画从吉卜力到Nano Banana增长方法论
文章推荐两篇内容。一是Google将在AI模式增加链接展示，访谈提及AI搜索是传统搜索迭代，核心SEO原则仍有效；二是复盘Remini借热点增长的DICE模型，含数据监测、敏捷创新、创意营销和数据验证。
GLM4.5之后，智谱又开源GLM-4.5V，实测下来视觉推理能力贼强~
智谱继GLM-4.1V-9B-Thinking、GLM-4.5后，又开源最强多模态推理模型GLM-4.5V，在多模态理解榜单达开源SOTA。它视觉推理强，经测试能助力科研各阶段，还介绍了其架构设计与训练策略。
ICML2025 | 揭示MLLM的图文联动推理能力
当前多模态大语言模型（MLLMs）在图文深度融合推理能力上面临挑战，现有评测基准无法真正检验该能力。EMMA基准应运而生，它从四大领域精选题目，采用双重过滤机制和细粒度标注体系，评测发现MLLMs存在多模态推理危机。
AI写CUDA算子准确率92%，到国产芯片只剩4%？上交方法直线拉升，DeepSeek也适用
GPT-5.2写CUDA算子正确率92%，给华为Ascend NPU写算子仅4%，因公开数据少等致‘新硬件冷启动’难。上海交大团队EvoKernel不训新模型、不标新数据，将GPT-5.2正确率从4%拉到83%，还拓展到DeepSeek架构算子。
反超Nano Banana！OpenAI旗舰图像生成模型上线
OpenAI发布图像生成模型GPT - Image - 1.5，有更严谨指令遵循、精确编辑等亮点，速度快4倍。玩法类似Nano Banana，在指令遵守和精确编辑上有提升，将在ChatGPT面向所有用户推出，价格下降。但在世界理解能力上遭质疑。
后AlphaFold时代的冷思考，AI制药的破与立 | GAIR live 028
雷峰网等组织“后AlphaFold时代AI制药的破与立”线上圆桌，三位学者探讨AI制药问题。指出算力难颠覆生命法则，数据有缺陷，还给出赛道选择建议，提及AI Agent重塑科研关系及中国AI制药优势与挑战。
初识App Store和苹果审核【第一期】深度解析
App Store的审核流程和苹果惩罚机制究竟是怎样的？文章详细解析了App Store的变迁、分发模式、开发者账号区别、上架流程、审核流程和依据，以及惩罚机制和应对方式。
狂揽 18.9K star！这款开源、免费、功能超强的物联网 IoT 平台项目，太6了！
物联网技术成行业发展关键，但构建系统挑战大。开源项目ThingsBoard应运而生，提供一站式解决方案，功能强大，如规则引擎、告警管理等，安装部署简单，值得开发者尝试。