「多模态融合」共找到 1363 篇相关文章
第一章:AI 技术前沿全景
文章聚焦AI Agent技术前沿,阐述大语言模型三次能力跃迁,从涌现能力到对齐指令遵循,再到推理与行动。还提及Scaling Law变化,推理时计算扩展更划算,介绍代表性推理方案及多模态融合,指出Agent打破传统对话AI局限。
ICML 2026 巡礼:注意力效率革命的九个切面
7月7日,ICML 2026进入正会第一天。雷峰网精选首日上午9篇论文,涵盖持续学习、多模态融合等方向,如MePo让预训练模型学会持续学习,HAF解决模态不平衡下的融合问题,展现AI研究前沿趋势。
从全局到部件:腾讯全新开源Hunyuan3D-Part和Omni
腾讯全新开源Hunyuan3D - Part和Omni。Hunyuan3D - Omni支持多模态输入,统一信号到跨模态架构提升融合鲁棒性。Hunyuan3D - Part含P3 - SAM和X - Part,分别用于部件分割与生成,在对应领域达先进水平。
深谋商业化一骑绝尘!人形机器人中标国网电力,大载重eVTOL即将首飞
深谋科技在今年世界人工智能大会上大放异彩,其融合多模态感知检测的人形机器人中标国网河北电力项目,相关技术将应用于关键研究和装置研制。此外,其大载重eVTOL曜眸MX150E无人机即将首飞量产,有望成低空经济出海冠军。
Lumina-DiMOO:多模态扩散语言模型重塑图像生成与理解
上海人工智能实验室推出多模态扩散语言模型 Lumina - DiMOO,它基于离散扩散建模,打破多模态任务壁垒。相比传统自回归架构模型,它解决了生成慢、质量受限等问题,在多项评测中夺魁。
AI真有希望考清北了!豆包1.6多模态推理发威,闯关数理化带图大题
火山引擎原动力大会发布豆包大模型1.6,它是国内首款多模态SOTA模型,支持256k上下文长度。实测中它解答高考数理化带图大题表现出色,还具备图像识别、视频理解、GUI操作等能力。此外,火山引擎还推出系列工具和平台助力企业。
EMNLP 2025 Oral|检索增强 + 两阶段微调:剑桥提出有害内容检测大模型RA-HMD,性能SOTA
多模态有害信息检测是网络内容安全治理的重难点,多模态模型在有害内容检测上有瓶颈。剑桥大学团队提出RA - HMD框架,通过两阶段微调与结构增强,结合检索增强,提升检测性能,被EMNLP 2025接收。
黄仁勋GTC开场:「AI-XR Scientist」来了!
英伟达CEO黄仁勋在GTC大会展示LabOS,这是全球首个融合AI与XR的协研科学家平台。它将多模态感知等技术融合,构建端到端闭环,还通过三大生物医学案例展示功能,开启人机协同科研新纪元。
谷歌痛失王座?港科大贾佳亚团队DreamOmni2开源,超强P图暴击Nano Banana
港科大贾佳亚团队开源DreamOmni2,该模型基于FLUX Kontext,能处理多参考图像,在多模态编辑与生成上表现出色,超越谷歌Nano Banana等模型,还构建了新测试集与数据构建范式。
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。