「预训练视觉表征」共找到 2655 篇相关文章
社区供稿丨MiniCPM-V 4.5 技术报告正式出炉
上个月开源的多模态模型 MiniCPM-V 4.5 广受好评,今日其技术报告出炉。报告从架构、数据和训练三方面探索高效路径,提出三大技术,使模型在多任务上突破,小参数规模下性能和推理速度佳。
小红书团队开源dots.ocr:文档解析新王者,性能比肩Gemini!
文档解析领域处理多语言复杂文档需高效能力,传统OCR工具存在不足。小红书HiLab开源多语言文档解析模型dots.ocr,基于1.7B参数视觉语言模型,性能达SOTA,单页PDF处理快,公式识别媲美大模型。
只提升2个点?我实测Claude 4.1后,发现官方在骗人
官方更新Claude 4.1,作者实测其与Claude4、DeepSeek R1在生成UI设计图、卡片、网页游戏开发等方面的能力。结果显示Claude 4.1进步大,尤其在理解提示词和视觉设计能力上,还能精细修改多文件。
人格向量:大模型性格的数学解码与精准操控
大语言模型在应用中会出现危险行为偏移与训练引发的非预期偏移,传统方法难监控干预。本文发现人格特质在线性方向表现为“角色向量”,实现提前预测、实时监控和主动控制,为AI安全提供数学框架。
仅需0.7秒单图像实时3D重建,开源扩散模型
单图像3D重建是计算机视觉难题,传统基于回归和生成式方法各有局限。Stability - AI开源SPAR3D模型,融合两种方法规避局限,仅0.7秒完成单图实时3D重建,实验显示性能显著优于其他基线方法。
Mem0,用LLM给智能体解决记忆问题,开源
大模型训练后知识和记忆不再增加,智能体记忆能力发展不理想。国外Mem0针对AI记忆技术发表论文并开源,提出Mem0和Mem0g两种方案,在不同场景表现出色,已获多应用,还提供SaaS服务。
解码提速15.1倍、多任务性能不降:复旦&引望WAM-Diff2打通自动驾驶VLA自回归—扩散转换
视觉-语言-动作(VLA)模型是端到端自动驾驶主流技术,但自回归解码架构有瓶颈。复旦大学与引望智能联合提出WAM-Diff2,实现自回归VLA向离散扩散模型迁移,解码加速15.1倍,多任务性能不降。
Nanbeige4.2-3B:探索通用Agent小模型
在模型越做越大的当下,推理成本成了影响Agent大规模使用的关键因素。南北阁实验室推出Nanbeige4.2 - 3B,在架构、数据构造和训练pipeline层面做了系统工作,评测表现良好,还探索本地个人助手等应用。
梁文锋叫停签约,DeepSeek百亿新融资或全面暂停;白宫控月之暗面蒸馏Anthropic Fable 5遭驳;腾讯员工晒317万年终奖被辞永不录用|Q资讯
本文汇总一周AI行业热点,有DeepSeek百亿融资或暂停、Karpathy或从Anthropic离职等消息,还涉及腾讯、360、美团等公司动态,以及多个新模型发布与技术成果。
怎么量化机器人数据价值?ATHENA将影响函数扩展到十亿参数VLA,313×加速筛选高价值数据
具身智能进入数据scaling时代,VLA模型训练中数据并非越多越好。上海交大同济等校团队提出ATHENA框架,将影响函数扩展到十亿参数VLA模型,解决计算和筛选难题,实现313倍加速,实验证明其用更少数据获更好效果。