「多模态理解与生成」共找到 3438 篇相关文章
一边秀肌肉，一边设围墙，NVIDIA 发布 OmniVinci，性能碾压 Qwen2.5-Omni，却被骂“假开源”
NVIDIA 推出多模态大模型 OmniVinci，结合架构创新与合成数据流水线，训练 token 仅为 Qwen2.5 - Omni 的六分之一，却在多项基准测试表现更佳。但采用限制商业用途的许可证，引发“假开源”争议。
代码采纳率如何提升至50%？AI 自动编写单元测试实践总结
文章围绕借助Aone Copilot Agent提升AI代码采纳率至50%展开，介绍项目背景、实践方案、执行过程等，阐述Prompt规则生成方法，分析核心价值与效果，总结经验教训，展望未来技术演进和团队能力建设方向。
微信、清华连续自回归模型CALM，新范式实现从「离散词元」到「连续向量」转变
腾讯微信 AI 联合清华提出连续自回归语言模型 CALM，它将语言建模为连续向量而非离散词元，显著改善性能与计算成本权衡，解决了 LLM 效率瓶颈，虽面临技术挑战但实验效果佳，还指明未来研究方向。
一场直播，10万人被骗！「AI黄仁勋」比真人火8倍
在GTC 2025大会上，黄仁勋登台演讲，英伟达官方直播在线人数仅1.2万，而打着「NVIDIA LIVE」旗号的假直播却聚集近10万观众，AI生成的「黄仁勋」搞诈骗，数千人被骗82万。
AI百科全书SciencePedia：当马斯克Grokipedia遭遇滑铁卢，有个中国团队默默把活儿干了
在知识爆炸时代，传统互联网平台难以满足用户获取深度见解的需求，马斯克的Grokipedia也未达预期。深势科技等团队推出SciencePedia，它能理解知识关系，追踪科学脉络，让真知高效抵达用户。
AI 时代，编程语言选型更难也更重要：Go、Rust、Python、TypeScript 谁该上场？
文章围绕AI时代编程语言选型展开，引述Armin Ronacher观点，对比Go、Rust、Python、TypeScript，指出各语言适用场景，还提及AI编程工具影响及创业公司语言选择建议，探讨错误处理和创业体会。
提效软件研发，AI Agent好用吗？
InfoQ直播邀请多位专家探讨AI4SE，提及前端知识库特点、Agent自学习等。专家认为AI目前多辅助人类，落地要重视“人”因素，还探讨了应用挑战、衡量维度、未来趋势等，QCon上海站将设专题。
专访 AI 游戏创业者张昊阳：如何用《麦琪的花园》定义下一代沙盒范式
AutoGame创始人张昊阳离开腾讯后，带领团队打造AI游戏《麦琪的花园》，登上Steam新品榜Top50。他介绍了创业经历、产品玩法、团队分工等，还探讨AI对游戏行业的变革，认为AI游戏将带来行业范式迁移。
RL 效率无损飙升 3 倍：厦大-Shopee-清华联合首创，将投机解码首次引入 RL，推理能力稳如初！
传统RLVR训练中，rollout阶段耗时成瓶颈。厦大 - Shopee - 清华联合团队提出SPEC - RL，将投机解码引入RL，训练提速2 - 3倍，避免重复生成，与主流算法兼容，在多项基准测试中性能稳定。
读万卷书，大模型就能「看」懂视觉世界？Meta揭秘LLM视觉先验的起源
Meta超级智能实验室与牛津团队新论文发现，只见过文本的大语言模型（LLM）能学到可迁移到视觉任务的先验能力。研究通过超100组受控实验、耗费50万GPU小时，揭开LLM视觉先验来源，还给出预训练数据配方。