「全模态统一建模」共找到 815 篇相关文章
全模态RAG突破文本局限,港大构建跨模态一体化系统
香港大学黄超教授团队开源多模态智能处理系统RAG - Anything,突破传统RAG技术单一文本局限,整合多模态文档解析等核心能力,解决现有RAG系统痛点,具备多方面技术亮点,有便捷部署方式和多场景应用模式。
AI 行业悄悄统一了一件事:Agent Skills 开放标准全解析
Agent Skills 是一套开放标准格式,超 30 家主流 AI 开发工具已采纳。它结构简洁,有精妙的三层加载机制,解决了 AI Agent 上下文窗口问题。与 MCP 解决不同层面问题,生态正快速成型。
AAAI 2026 Oral|LENS:基于统一强化推理的分割大模型
文本提示图像分割技术有战略意义,但基于监督式微调的方法有泛化能力瓶颈。为此引入LENS框架,采用强化学习机制,还介绍其架构、奖励机制,该框架在测试中表现优异,代码已开源。
推出 AnyLanguageModel:在 Apple 平台统一本地与远程大语言模型的 API
大语言模型是构建现代软件的重要工具,但 Apple 平台开发者集成模型困难。Hugging Face 发布 AnyLanguageModel,是 Swift 包,可替代 Apple Foundation Models 框架,支持多模型服务商,降低使用 LLM 难度。
CVPR 2025 | 多模态统一学习新范式来了,数据、模型、代码全部开源
中国人民大学、清华和腾讯合作的CVPR 2025论文指出,当前多模态学习范式有缺陷。为此提出新范式,构建AV - UIE数据集、Crab框架,实现任务互助,在多任务上超垂类专家模型,数据、模型、代码开源。
最新!OpenAI:GPT-5将实现大统一,Codex最佳实践是这样的
OpenAI Codex在Reddit AMA活动中,核心负责人围绕先推云端代理、GPT - 5与Operator整合等问题给出路线图。如Codex - 1预览情况、CLI设计、使用场景、安全模型、接入计费及API生态等方面都有说明。
VeRL-Omni:面向扩散和全模态生成模型的通用RL后训练框架
VeRL-Omni是面向多模态生成模型的通用RL后训练框架,覆盖多种架构。它有高效多模态rollout、灵活奖励引擎等特性,支持多种硬件,团队还验证了不同训练方式,后续将扩展模型与算法支持。
阿里巴巴 & 蚂蚁 LoongSuite GenAI 可观测语义规范:从统一数据语言到规模化落地
随着GenAI发展,OpenTelemetry推动语义规范建设。阿里巴巴与蚂蚁联合推出LoongSuite GenAI SemConv,在OTel基础上增强,新增Entry/Step Span、Skill语义、Token级推理观测,还推出GenAI Utils简化插桩开发。
治好多模态近视和走神!上海大学去偏干预显著提升模型性能
多模态大模型存在“近视”和“走神”问题,总是过度关注图像底部而忽略核心内容。上海大学与南开大学研究团队用两条数学公式去偏干预,无需增加计算成本,却能显著提升主流模型视觉理解能力。
NeurIPS 2025 Spotlight | FSDrive统一VLA和世界模型,推动自动驾驶迈向视觉推理
面向自动驾驶的多模态大模型存在问题,FSDrive提出“时空视觉CoT”,让模型“以图思考”,联合未来场景与感知结果进行可视化推理。该方法在不改动原有MLLM架构前提下激活图像生成能力,实验表现出色。