「多模态理解与生成」共找到 3432 篇相关文章
港中文联手美团开源“视觉推理通才”！图像视频10类任务一网打尽
香港中文大学MMLab与美团研究团队开源OneThinker模型，它可覆盖图像与视频十类核心视觉任务，在31项测试中表现出色，还展现泛化能力。研究团队搭建数据集，并引入EMA - GRPO算法提升训练稳定性。
告别VAE压缩损耗，南京大学用DiP让扩散模型回归像素空间，实现10倍加速与SOTA级画质
南京大学、腾讯优图实验室和新加坡国立大学发布DiP框架，即将开源。该框架不依赖VAE，仅增0.3%参数量，推理提效10倍，在ImageNet获1.79的FID分数，解决扩散模型在像素空间难兼顾质效的问题。
Gemini 3 上线两周，ChatGPT 日活下降 6%，Altman 内部信拉响红色警报
2025年12月初，AI领域权力转换，Google新一代多模态模型Gemini 3挑战ChatGPT。自其发布两周，OpenAI日活降6%。Sam Altman发内部信拉响警报，要求聚焦提升ChatGPT核心体验。
这可能是我见过最“接地气”的 AI 科普：从家政阿姨看懂 Agent 和 MCP
作者以家政阿姨打扫卫生为例科普AI名词，如阿姨比作AI Agent，扫地机器人是SubAgent，智能家居协议对应MCP，《家政技能手册》为Skills，借此辅助解释常见AI概念，助读者理解。
Meta开源多语言语音识别系统，支持1600种语言，可轻松扩展新语种！
Meta研究团队开源Omnilingual ASR，能理解1600种语言，用几条语音 - 文本配对样本就能零样本扩展新语种。提供三种架构，满足不同需求，性能超现有多语种模型，应用场景广泛。
AI 的本质不是算力，而是「上下文革命」
上交大刘鹏飞团队提出人工智能本质是“上下文革命”，在论文中把“上下文”提升为智能系统核心结构，提出“上下文工程”学科框架，通过实验揭示智能发展规律，为AI发展指明新方向。
NeurIPS 2025｜VFMTok: Visual Foundation Models驱动的Tokenizer时代来临
传统视觉 Tokenizer 存在缺乏高层语义信息、冗余度高、表征混乱等问题。香港大学 CVMI Lab 和阶跃星辰 AIGC 团队提出 VFMTok，用预训练视觉基础模型构造视觉 Tokenizer，实验显示其性能优异。
国产手机正从底层重构安卓！vivo版AI OS亮相了
在vivo开发者大会上，OriginOS 6正式亮相，AI功能全面更新，还首次上线Live Photo的AI消除。它用自研技术重构安卓底层核心，首发蓝河流畅引擎，从计算、显示、存储三大模块优化。
Langchain回应OpenAI：为什么我们不做拖拉拽工作流
OpenAI发布可视化工作流构建器AgentKit，LangChain创始人Harrison Chase写文解释为何不做。他指出工作流与智能体不同，可视化工作流构建器有门槛高、难管理等问题，还给出不同复杂度问题的解决方案。
节前重磅：开源旗舰模型新SOTA，智谱GLM-4.6问世
国庆前智谱AI发布新一代旗舰模型GLM-4.6并将开源，它在多方面提升，如编码、上下文长度等，评测性能佳，token消耗降低。经实测，其代码、研究、开发等能力强，成全球开源AI领域重要力量。