「多模态生成对抗网络」共找到 2979 篇相关文章
实测 MiniMax H3：开源“斩杀线”蔓延到视频模型圈
本文实测 MiniMax H3 视频模型，它 8 月 3 日开源，成本低至 0.5 元/秒，在编辑榜成绩佳。它定位全模态生成，能多素材输入。实测效果好，价格约为 Seedance 2.5 的三分之一，还支持原生剪辑，适配多芯片与工具。
北大2篇Skill炸场，Agent彻底进化
北京大学连发两篇论文，给出让 Agent 变强的答案：让 Skill 自己进化。`SESA` 针对工具增强的搜索问答，用四个阶段闭环使任务生成和技能记忆一起进化；`VeriSkill` 把验证器废信号变成可信更新，二者场景不同但核心一致。
小扎「芒果」生图只输GPT Image 2，没人教它改稿，它自己学会了
Meta推出图像生成模型Muse Image（代号「芒果」）和视频模型Muse Video预览版。Muse Image在文生图榜单排第二，改变画图方式，能自我修正。它与Muse Spark打通，Muse Video文生视频排第3。不过，其@功能有隐私隐患。
国内首套：港中文团队发布7模态人体动作数据集，揭开大模型理解能力短板
港中文邢国良教授团队博士生蒋思阳完成 CUHK-X 多模态人体动作数据集，成果被 ACM MobiSys 2026 接收。用其测试主流大模型，发现理解人类动作平均正确率仅四成。该数据集数据收集方法反常规，还开展了基准测试。
ACL 2026｜打破推理同质化！阿里达摩院新作让RLVR从重复采样走向有效探索
阿里达摩院智能决策团队提出面向RLVR后训练的探索增强框架I²B-LPO，改进rollout策略，在关键节点生成更具区分度的推理轨迹，结合信息瓶颈自奖励机制，在多个数学基准上提升准确率与语义多样性。
独家｜浙大00后世界模型创业，完成新一轮亿元融资，已在多个产业领域实现交付
2021年浙大陈天润成立魔芯科技，早期围绕AI驱动3D内容生成。2024年底转向3D场景建模和世界模型，走纯隐式方法。团队年轻有优势，已产生收入，完成融资，将推新模型，目标是实现‘3D的ChatGPT时刻’。
00后下场整顿Agent：啥都不学就能用好AI，这才是正确打开方式
AI圈模型变强但使用门槛变高，00后团队打造的胖鹅AI以低提示词为卖点，实测在生成视频、数据看板网页等方面表现出色。其核心是SOP体系，让AI适应人的习惯，降低使用门槛。
Google开源DESIGN.md。玩AI，今年最该知道的Markdown！
Google开源DESIGN.md格式规范，对用AI coding的人很实用，可约束产品UI设计。开源社区已有70+大厂的DESIGN.md及自动提取的开源项目。还有汇聚大厂设计规范的仓库及可自动生成的工具，或成行业标准。
我们就这样在一起搞了两年
作者2024年离开特赛发后创业，用积蓄和炒股所得作为本钱。项目避开大语言模型和视频生成，选教育领域做考研调剂志愿填报，用agent完成工作。产品销售不错，作者虽有心理波动但坚持，未来想尝试新领域。
Meta 143亿挖角后首个作品来了：Alexandr Wang 推出闭源模型，杨立坤点赞
沉寂9个月后，Alexandr Wang带队的Meta发布新一代模型Muse Spark。它是原生多模态推理模型，性能媲美Gemini Pro和GPT 5.4，Meta还披露技术实现细节。不过闭源引争议，且模型在长时程智能体等方面有短板。