「多模态语言模型」共找到 8118 篇相关文章
从 SQL 到自然语言，下一代 Lakehouse 为何必须「AI 优先」
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。
Cache Me If You Can：陈丹琦团队如何「抓住」关键缓存，解放LLM内存？
普林斯顿大学陈丹琦团队新论文聚焦长上下文语言模型 KV 缓存问题。传统 KV 缓存大小随输入文本长度线性增长，此前方法难公平比较。团队提出「KV 足迹」指标，改进方法并推出 PruLong 优化内存，节省空间且保性能。
视频字幕处理开源神器
卡卡字幕助手（VideoCaptioner）操作简单，无需高配置，支持 API 和本地离线语音识别，利用大语言模型处理字幕。它支持多平台视频下载处理，有专业语音识别引擎，能智能纠错、高质量翻译、调整字幕样式。
刚刚，AI科学家Zochi在ACL「博士毕业」，Beta测试今日上线
Intology宣布AI科学家Zochi论文被顶会ACL主会录用，成首个独立通过A*级别会议同行评审的AI系统，还开放Beta测试。其研究成果显示语言模型安全措施或有不足，Zochi工作成果多且质量高。
PolarDB AI助手：自然语言驱动的智能数据库运维新范式
企业数据库运维复杂度高，专业人才稀缺成瓶颈。阿里云PolarDB推出AI助手，基于大语言模型与专家知识库，有智能问答等核心能力，以自然语言交互降低使用门槛，提升运维效率与系统稳定性。
从扫街榜到Robotaxi，空间智能彻底打开了高德的想象空间
这周一，一张神秘海报引发对高德的猜测。11月5日，高德宣布与小鹏合作提供Robotaxi服务。其空间智能形成闭环，比语言模型更接近AGI，还能为Robotaxi提供安全保证，且在多领域有落地应用。
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。
“掩码即武器”，四款扩散LLM全部破防 ？ 上交&上海AI Lab发现dllm致命安全缺陷
上海交通大学、上海人工智能实验室等团队研究指出，扩散语言模型（dLLMs）有根本性架构安全缺陷。他们提出DIJA攻击框架，能让多个dLLMs大概率生成有害内容，还呼吁从多方面加强dLLM安全。
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，多模态大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。
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。