「多模态知识图谱」共找到 1408 篇相关文章
又是中国团队！一条链接出片，电商AI视频迎来「DeepSeek时刻」
电商AI视频此前生成效果不佳，难以用于投放。营赛AI发布的inSai Hilight是“下一代营销视频解决方案”，在权威评测中表现出色，能保证商品和数字人一致性，靠知识图谱等技术实现高质量视频生成。
豆包的新身份曝光：在国际艺术展当起了“AI讲解员”
文章讲述作者在浦东美术馆「AI与艺术」豆包讲解体验日活动的经历，实测豆包作为AI讲解员的业务水平，如筛重点、实时讲解、补知识，还揭秘其靠豆包大模型1.8的多模态处理等能力任职。
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。
工业异常检测新突破，复旦等多模态融合监测入选CVPR 2025
复旦大学等机构联合发布高精度多模态数据集Real - IAD D³，提出多模态融合检测方法D³M，成果被CVPR 2025收录。该数据集含多类数据，提升检测性能，此前相关工作也被CVPR 2024收录。
突破万次连续编辑极限！中科院提出首个理论保稳的知识保留方法
中科院信工所研究人员提出LyapLock，将连续编辑建模为受约束随机规划问题，整合排队论和李雅普诺夫优化。实验显示，它能突破万次连续编辑极限，编辑效果比主流方法提升11.89%，还可赋能现有模型。
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。
知识类型视角切入，全面评测图像编辑模型推理能力：所有模型在「程序性推理」方面表现不佳
东南大学等团队提出KRIS - Bench，从知识类型视角对图像编辑模型推理能力评测。它分三大知识范畴、细化多种任务，设四维度评估指标，测10款模型，发现模型程序性推理等能力不足。
通用模型无法完全理解用户，AI产品的下一站是上下文的战场｜对话AI知识助手remio
量子位智库对话remio创始人汪源，探讨其开发初衷、核心价值等。remio主打无感自动化，成用户第二大脑，有信息捕获、管理等功能，数据本地存保隐私。还聊了目标用户、指标、功能及应对竞争等。
Anthropic祭出大模型“读脑”杀手锏：LLM决策过程全给你扒开看
Anthropic宣布开源电路追踪工具，可追踪LLM神经元，通过生成“归因图谱”揭示模型输出原因。开源了生成图谱的库和交互式前端，并提供demo notebook。可追踪电路、可视化图谱、检验假设。
深度解读｜LLM Wiki 的工程实践，从 AI Coding、Obsidian 到 RAG 协同。
文章介绍 LLM Wiki 工程实践。包括为 AI Coding 创建知识地图，指导 Agent 加载上下文；在 Obsidian 构建知识体系，有插件和自定义 Agent 两种方法；还分析其与 RAG 关系，指出可融合互补，不要过度神话 LLM Wiki。