「多模态理解与生成」共找到 3421 篇相关文章
什么Excel这函数那公式,我千问永远一步搞定
市面上能直接交付Excel表格的AI助手少,千问悄悄升级解决了这一难题。其新上线的表格Agent功能强大,能对话生成、拍照生成、文件转Excel等,且全渠道免费用,降低了AI使用门槛。
年度最强AI压轴!谷歌Gemini 3.0下周决战OpenAI,前端要下岗了
谷歌CEO疑似暗示Gemini 3.0下周登场,它或成谷歌重大转折点。其在代码编写、图片生成等方面表现出色,还能一句话生成OS、UI网页。谷歌与OpenAI竞争激烈,巴菲特重仓谷歌股票,业界看好其潜力。
清华大学x生数科技:从波形到隐空间,AudioLBM引领音频超分新范式
音频超分辨率是提升音频体验的关键技术,但高频细节损失是挑战。OpenAI的Sora 2树立高保真音频生成标杆,现有学术模型有局限。清华与生数科技团队发表两项成果,AudioLBM展现通用高分辨率音频生成潜力。
一位工程师对“好代码”的 7 年思考
本文围绕“什么是好代码”展开,作者结合自身职业发展,从初入职场的“黑盒认知”到深入思考多维度评价标准。还介绍代码评审标准,从稳定、体验、效率、成本衡量。最后给出写好代码的方法和面临的挑战。
LeCun有了新证据!大模型思考与人类思考存在本质差别
Yann LeCun参与的研究用信息论揭示大语言模型与人类在‘理解世界’上的本质差异。研究引入新量化框架,分析主流大模型,发现AI与人类在‘理解’上有三大核心差异,对当前AI发展趋势提出挑战。
独家!哈工大斩获AI顶会ACL评审阶段最高分,让AI领略汉字之美
哈工大论文获AI顶会ACL 2025评审阶段已知最高分。团队用传感器捕捉手部书写实现汉字输入识别,独创中文字形编码让AI理解汉字形态,革新中文人机交互,推动汉字文化传承,为AI理解汉字开辟新路。
jina-embeddings-v5-omni 发布!全模态向量小模型
Jina AI发布`jina-embeddings-v5-omni`,将`v5-text`能力拓展到多模态。`v5-omni-small`参数量小却追平LCO - 7B,在多模态评测中表现优异,但视频是短板。其采用‘冻结 + 投影’架构,训练快、省显存。
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。
ICCV 2025 | EPD-Solver:西湖大学发布并行加速扩散采样算法
扩散模型成生成任务主流技术,但逐步去噪机制致推理延迟大。西湖大学提出 EPD - Solver 算法,融合三类加速思路优势,可减少积分误差、提升生成质量,还能作插件集成,突破扩散模型速度与质量权衡瓶颈。
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。