「多模态框架」共找到 2414 篇相关文章
机器人看29s视频学会一个新技能，自变量开源HOST框架
自变量机器人开源的HOST框架，让机器人看29s人类示范视频就能学会新技能，原技能不受影响。它通过自定位级联预测，解决了人和机器人动作节奏、身体结构不同的问题，效率远超主流微调方案，推动机器人进家庭。
低延时、可交互的音频驱动肖像视频生成框架LLIA
美团提出新型音频驱动肖像视频生成框架LLIA，是低延迟、可实时交互的虚拟形象生成技术。它提出四项核心技术，引入三大核心模块，构建超100小时数据集，在多方面有出色表现。
一个框架，重塑具身研发流程：Dexbotic走向具身PyTorch
开源具身智能原生框架 Dexbotic 宣布支持 RLinf 作分布式强化学习后端，打通 VLA 模型研发中「SFT 与 RL 割裂」问题。其 2.0 版实现模块化解耦与多源混训，构建开发闭环，孵化出 DM0 大模型。
多模态大模型持续学习系列研究，综述+Benchmark+方法+Codebase一网打尽！
近年来，生成式AI和多模态大模型进展显著，但在动态环境下实现持续学习是挑战。中科院自动化所联合香港院AI中心系统性研究，提出综述、方法、Benchmark和Codebase，为相关人员提供全面支持。
苹果向英伟达生态妥协了！MLX框架主动适配CUDA
苹果特意为端侧AI模型训练推出的MLX框架，主动增加了CUDA支持。因CUDA在AI开发领域占主导，且生态强大，苹果此举是借力英伟达生态、扩大自身影响力的战略选择，也避免侵权。
推理速度飙升5倍，苹果提出全新Multi-Token生成框架！
自回归语言模型逐词生成文本拖慢推理速度、限制并行能力。Apple提出全新框架，挖掘其对未来词元“先验知识”，通过多项技术并行预测多词元，微调预训练模型可显著提速且不损输出质量。
智能体时代的强化学习：AReaL 框架与 Agent 最佳实践
本文整理自吴翼博士在 2025 年 QCon 全球软件开发大会的分享。他介绍 AReaL 框架及 Agent 最佳实践，阐述强化学习与大模型联系，指出 Agent 是 AGI 未来 5 年关键，强化学习是 Agent 技术核心，还分享团队成果与经验。
架构解耦是统一多模态模型所必须的吗？全新AIA损失：No
香港中文大学 MMLab 和美团研究者思考架构解耦是否为统一多模态模型必须，推出 AIA 损失。研究发现架构解耦未解决任务冲突，AIA 能提升模型性能，减少数据配比问题。
AI+ Kuikly：7.5小时落地三端「多模态聊天 App」实战
腾讯开源的高性能跨端框架 Kuikly，搭配 AI 开发，仅用 7.5 小时交付一套支持 Android、iOS、鸿蒙三端的 AI 聊天 App。介绍了开发过程，包括环境准备、需求分析、编码实现、集成自测、迭代优化和验收复盘，展示了“AI + Kuikly”的高效。
腾讯Kuikly框架鸿蒙版正式开源 —— 揭秘卓越性能适配之旅
腾讯将广泛使用的跨端开发框架Kuikly鸿蒙版正式开源，已接入多款业务。它有高性能、动态化特点，适配中解决渲染、文本性能等问题，还优化调试效率，发布Compose DSL Beta版。