「多模态生成与理解统一」共找到 3413 篇相关文章
深入感知级别图像理解：UniPercept 统一图像美学、质量与结构纹理感知
多模态大语言模型在语义级任务表现卓越，但在感知级图像理解有短板。上海人工智能实验室等机构联合发布 UniPercept，构建感知属性定义系统与基准测试集，训练强基准模型，在多方面表现超现有顶尖模型，应用潜力大。
自动生成n8n工作流！这个神级开源方案，绝了～
文章分享全自动构建n8n工作流的方案，核心是开源项目n8n - mcp，它是AI Agent的n8n外挂知识库，能让AI深度理解和使用n8n。文中介绍其安装、使用，还展示不同难度案例的生成效果。
AAAI 2025 Oral | 火山引擎多媒体实验室提出VQ-Insight，AIGC视频画质理解大模型
火山引擎多媒体实验室与北大合作论文《VQ-Insight: Teaching VLMs for AI-Generated Video Quality Understanding via Progressive Visual Reinforcement Learning》入选AAAI 2026口头汇报。VQ - Insight用渐进式框架处理AIGC视频画质理解，实验表现卓越。
多模态模型挑战北京杭州地铁图！o3成绩显著，但跟人类有差距
近年来，多模态大模型在多种场景取得进展，但能否‘看懂图’存疑。西湖大学等团队提出评测基准ReasonMap，评估模型在地铁图理解中的能力，发现主流模型有瓶颈，闭源模型虽优但仍逊于人类。
Emu3.5：能够原生预测下一状态的多模态世界模型，媲美Nano Banana
北京智源研究院推出多模态世界模型Emu3.5，能原生预测视觉和语言下一状态。用超10万亿token数据预训练，后经强化学习训练。团队提出DiDA提升推理效率，其性能媲美Nano Banana，项目已开源。
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。
谷歌太壕了！编程Agent大招至简：开源且免费，百万上下文、多模态、MCP全支持
谷歌开源免费的编程Agent Gemini CLI，提供业界最高免费限额，能在终端访问Gemini。其能力多样，涵盖代码理解等，支持百万上下文、多模态和MCP，开源协议为Apache 2.0，还给出安装和使用指引。
Nano Banana核心团队：图像生成质量几乎到顶了，下一步是让模型读懂用户的intention
这是对Nano Banana核心团队的专访。团队认为图像生成质量提升空间有限，未来关键在模型可表达性和读懂用户意图。还探讨了图像模型发展趋势、应用场景、产品设计、评估方式等，提及与传统工具将长期共存。
突破全模态AI理解边界：引入上下文强化学习，赋能全模态模型“意图”推理新高度
在多模态大语言模型应用多元的当下，对模型理解人类意图需求迫切。阿里巴巴通义实验室团队推出HumanOmniV2，解决现有推理路径问题，其相关代码等开源，在多基准数据集成果突破性领先。
多模态推理新基准！最强Gemini 2.5 Pro仅得60分，复旦港中文上海AILab等出品
现有多模态大模型benchmark对逻辑推理理解不足，复旦大学等单位提出MME - Reasoning评估其推理能力。对30 + 模型评测，最优得分仅60%左右，反映出模型多方面推理短板。