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北大、字节、中科院自动化研究所等提出图像并行生成新范式

北大、字节等团队发现多模态模型先思考后作画会降低图像语义保真度,因自回归架构有误差传播问题。为此提出并行多模态扩散框架MMaDA - Parallel,构建ParaBench基准,多项优化后在测试中击败Bagel。

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与DeepSeek-OCR不谋而合,NeurIPS论文提出让LLM像人一样读长文本

NeurIPS 2025 论文提出 VIST 框架,为大语言模型长文本推理提供视觉方案,与 DeepSeek - OCR 理念不谋而合。它模仿人类阅读,有快 - 慢路径协作,在多任务表现优,还让模型‘用眼看文字’,优势明显。

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如今大模型竞争转向综合比拼,MiniMax 发布并开源 M2 模型,在权威测评跻身全球第一梯队。它定位轻量级,Coding 与 Agentic 能力强,性价比高,还升级 Agent 产品,以技术普惠策略让用户零成本体验。

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谷歌让开发者可通过Gemini API调用谷歌地图工具,整合位置感知功能。支持多模型,按查询次数收费。玩法多样,能个性化、实时化处理需求。国内高德早有相关尝试,AI正改写地图APP。

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