「双语文本理解」共找到 1205 篇相关文章
面向长时语音与声音克隆的全模态开源万能聊天机器人MGM-Omni
文章介绍了全模态开源聊天机器人MGM - Omni，它基于MiniGemini，支持多模态输入输出，具备长语音理解、生成、流式生成、零样本语音克隆等特性，还给出安装、使用方法，展示评估结果。
阿里开源QwenLong-L1：首个以强化学习训练的长上下文推理大模型
LRMs扩展到长文本场景是挑战，阿里开源QwenLong-L1框架，是首个用强化学习训练用于长文本推理的模型。它含三个核心组件，QwenLong-L1-32B性能领先，与Claude-3.7-Sonnet-Thinking相当。
脸谱心智陆弘远团队ACL 2026新作：别再给模型叠加「高级词」了！模型更爱听「大白话」
脸谱心智与香港中文大学科研人员中稿 ACL 2026 的新工作提出 Adam’s Law，即文本频率定律，揭示文本频率对模型训练及推理的重要性，还给出工程解法，实验效果显著，为行业带来新思路。
DeepSeek开源的不仅仅是个新OCR模型。。。
DeepSeek开源3B参数的新OCR模型，重新思考AI处理长文本方式，用视觉token压缩文本信息。核心组件有DeepEncoder和DeepSeek3B - MoE解码器，实验效果好，成本降低，还解决了一些算法和工程问题。
清华-腾讯联手：音频 - 视觉多模态任务统一框架
Crab是人大、清华和腾讯合作论文提出的模型，目标是高效一统多模态场景理解任务。它解决了音频 - 视觉理解模型任务干扰、合作显式化不足等难点，通过构建数据集、设计结构和统一架构实现多任务合作。
GPT-Image-2平替！最强开源生图模型来了
OpenAI推出GPT Image 2引发AI生图大战，国内厂商商汤反击，推出多模态理解生成模型SenseNova U1并全面开源。它通过自研架构实现理解、推理、生成统一，实测表现惊艳，能力全维度，与GPT-Image-2范式不同。
清华、西交联合开源发布了Cheers : 一条更简洁、更高效的统一多模态路线
清华、西交联合开源发布CHEERS，提出面向统一多模态理解与生成的架构路线，在保持系统简洁前提下，统一理解与生成任务，继承开源预训练模型知识，在多项基准测试中表现优异，还实现4× token压缩。
10K Star！这个 AGENTS.md 开源项目太赞了，AI 编程助手彻底悟了！
AI 在看 README 时理解能力差，被戏称“智商只有三岁”。AGENTS.md 是专门写给 AI 编程智能体的文档格式，已获 10K Star，可助其理解项目，还介绍了与 README.md 的区别、使用方法等。
谷歌Gemini一次提示能耗≈看9秒电视，专家：别太信，有误导性
谷歌报告称处理一个中位数的Gemini文本提示能耗低，2024 - 2025年单个文本提示能耗降33倍、碳足迹减44倍，归功于全栈式优化。但专家质疑其方法论，指出未算间接用水、碳排放核算不全等问题。
ACL2025 | 抓出0.1%的捣乱分子压缩方法OTT：近乎无损 超越KIVI，内存减6.4倍 吞吐量提2.3倍
LLM生成文本时KV Cache内存占用高，限制模型批量处理能力。论文提出OTT方法，动态追踪异常令牌单独高精度保存，其余压缩。实验显示，它准确性高、效率好，不过在极短文本等场景有局限。