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随着大模型技术爆发,数据分析范式重构,未来数据多模态、分析复杂、查询方式转变。文章指出构建下一代 AI-First Lakehouse,要在存储计算、内核能力、架构适配、平台自治等方面升级,打破数据壁垒。

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FairyGen:AI 把孩子的画“动”起来,个性化教育和动画创作

FairyGen 能将孩子画作变成卡通短片,通过多模态大语言模型构思分镜脚本,采用分层建模处理前景人物动作与背景动态。其生成流程分四阶段,但也存在前景角色重建不准、背景生成不稳定等问题。

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Pulsar特性在AI场景中的使用

随着AI发展,架构从单体到分布式演进,消息中间件成关键。Pulsar以存算分离等特性价值凸显,在多模态训练、模型训练、智能体等AI场景有独特优势,如处理超大消息、实现断点续训等。

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无需训练,直接「算出」最强AI!理想汽车发现端侧Scaling Law

理想汽车基座模型MindVLA团队与国创决策智能技术研究所联合发布论文,提出面向端侧大语言模型的「硬件协同设计扩展定律」,解决大模型部署在端侧设备的难题,实现软硬协同设计,提升模型性能和研发效率。

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NeurIPS 2025 Spotlight | 条件表征学习:一步对齐表征与准则

文章指出传统表征学习处理图片和商品信息时存在局限,针对性有监督训练成本高,多模态模型使用成本也需考虑。为此提出即插即用的条件表征学习方法 CRL,实验显示其在下游任务表现优异。

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Codex给V4-Flash装上眼睛,DeepSeek也会文档OCR

GitHub上的项目codex-vision-proxy让接进Codex的DeepSeek能看图,不用换模型或等官方,装本地代理即可。它还附带视觉工具包,在智能文档解析和OCR上潜力大,证明多模态能力可长在管道上。

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首个地球科学智能体Earth-Agent来了,解锁地球观测数据分析新范式

上海人工智能实验室与中山大学联合研发的 Earth - Agent 解决了多模态大语言模型用于地球科学研究的痛点。它将领域知识工具封装化,利用 LLM 智能规划调度。经 Earth - Bench 评估,其在多方面表现出色,未来发展前景广阔。

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最鲁棒的MLLM!港科大开源「退化感知推理新范式」 | AAAI'26

多模态大语言模型(MLLMs)在真实世界视觉退化下性能崩溃,制约产业落地。港科大等团队开源的Robust - R1被AAAI 2026接收为Oral,提出显式结构化推理新范式,实现质量与鲁棒性双重突破。

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只训练数学,却在物理化学生物战胜o1!新强化学习算法带来显著性能提升,还缓解训练崩溃问题

上海创智学院、上海AI Lab的MM - Eureka系列工作提出新强化学习算法CPGD,缓解训练崩溃问题,提升性能。还构建多模态强化学习框架,推出MMK12数据集和MM - PRM模型,开源相关成果。

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DeepSeek倒逼vLLM升级!芯片内卷、MoE横扫千模,vLLM核心维护者独家回应:如何凭PyTorch坐稳推理“铁王座”

本文介绍了vLLM的发展,自开源后成科技公司首选推理引擎。因DeepSeek发布,团队转向其模型特性优化;还参与各芯片支持工作。vLLM靠PyTorch支持多硬件,同时拓展到多模态推理,面临竞争仍保持优势。

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