「原生多模态」共找到 1369 篇相关文章
新鲜出炉！谷歌nano banana模型刷屏背后技术揭秘
谷歌Nano Banana模型刷屏，其项目负责人等揭秘技术。它有场景一致性、文本渲染等特性，团队用文本渲染能力作评估指标，还靠原生多模态、交错式生成等技术，结合用户反馈实现多方面进步，图像模型做PPT尚处起步。
Nano banana手办玩法火爆出圈！无需抽卡，效果惊了(°o°)
小某书被AI手办图刷屏，原来是谷歌的nano - banana（Gemini 2.5 Flash Image）模型爆火。文章实测其手办玩法，还介绍多种玩法，团队透露以文本渲染评估、原生多模态等核心技术，谷歌未来想整合模态实现AGI，还将举办黑客松。
【一手实测】字节豆包 1.6 + Trae + 火山 MCP + FaaS：AI Agent 开发部署全流程体验！
本文作者实测字节豆包1.6系列模型，用其设计落地页，还借助Trae、火山方舟MCP等实现AI Agent开发部署全流程。测评显示豆包1.6多模态能力强，处理复杂指令效果好，价格实惠，字节AI云原生生态前景佳。
AI原生数据库的思考
文章围绕AI原生数据库展开，分析企业应用大模型的问题，指出AI场景驱动数据库新工作负载。探讨AI数据库变与不变、实现路径，介绍原生混合搜索、现代数据架构、数模融合等，还提及seekdb的发布、定位、优势与不足。
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。
还在拼命加 GPU？AI 应用规模化的下半场，拼的是这五大软件“新基建”
文章指出 AI 应用规模化下半场，拼的是五大软件“新基建”。从云原生到 AI 原生，应用基础设施面临诸多挑战，如从代码中心到智能体管理等。作者提出构建智能体协作网格、认知记忆平台等五座技术灯塔，助力 AI 原生应用发展。
多模态BUG修复新SOTA：慕尼黑工大GUIRepair登上SWE-bench Multimodal榜单第一
自动化修复软件缺陷是长期目标，多模态问题修复受关注。慕尼黑工业大学团队提出GUIRepair，融合APR与GUI Testing知识，登上SWE - bench Multimodal榜单第一，为多模态软件自动修复开辟新路。
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。
商汤林达华万字长文回答AGI：4层破壁，3大挑战
在WAIC 2025上，商汤发布国内首个实现“图文交错思维”的商业级大模型日日新6.5。商汤科技联合创始人林达华发文，剖析多模态通用智能实践，解答AI领域关键问题，提供通往AGI的参考。