「文本渲染」共找到 563 篇相关文章
源神阿里！图像生成Ovis-Image再开源，7B小参数媲美GPT-4o和20B开源模型
阿里Ovis团队发布Ovis - Image，7B参数文本到图像模型，在文本渲染任务媲美GPT - 4o和20B + 开源模型。它架构优化、数据工程精细、训练范式独特，实测数据表现佳，显存占用低、推理快。
数据邪修大法好：仅用文本数据就能预训练多模态大模型
多模态大模型研发中，行业认为无图文对就无多模态能力。但ReVision研究表明，预训练阶段昂贵配对关系非必需，利用非配对数据统计信息修正文本表征，能实现跨模态互换，降低成本。
字节Seed实习生曝DeepSeek-V4技术缺陷：长文本检索陷入“周期性盲区”
本文报道字节跳动Seed团队联合多校研究者，发现DeepSeek-V4因分块KV缓存压缩设计存在长文本检索周期性盲区，深入拆解缺陷根源，曝光传统大模型长文本评测的盲区。
Stream-Omni：同时支持各种模态组合交互的文本-视觉-语音多模态大模型
中国科学院计算技术研究所团队提出文本-视觉-语音多模态大模型Stream-Omni，能支持多种模态组合交互。它对各模态关系针对性建模，实现高效灵活的模态对齐，仅用少量语音数据就有多种交互能力。
LLM 长文本处理的“不可能三角”？我们用 E2LLM 把它破解了！
长文本理解与推理是LLM的难题，存在效果、速度、兼容性的“不可能三角”。蚂蚁集团和华东师范大学提出E2LLM新范式，实现三者平衡，在效果和效率上表现出色，开启长文本处理新篇章。
字节Seed实习生曝DeepSeek-V4技术缺陷：长文本检索陷入“周期性盲区”
字节Seed团队联合多校研究，发现DeepSeek-V4的分块KV缓存压缩架构存在长文本检索周期性盲区，不同Token位置检索准确率落差最高超40个百分点，揭露了传统长文本评测的盲区，DeepSeek已在V4.1改善但未完全消除缺陷。
QwenLong-L1.5发布：一套配方，三大法宝，让30B MoE模型长文本推理能力媲美GPT-5
通义文档智能团队推出QwenLong - L1.5，提供长文本推理后训练“配方”，含数据合成管线、强化学习方法和智能体架构。通过三大“法宝”重塑模型能力，效果显著，相关代码已开源。
QwenLong-L1.5发布：一套配方，三大法宝，让30B MoE模型长文本推理能力媲美GPT-5
通义文档智能团队推出QwenLong - L1.5长文本推理专家，提供端到端长文本推理后训练“配方”，含数据合成管线、强化学习方法、智能体架构，在多基准测试成绩佳，代码已开源。
突破视觉仿真算力瓶颈！新一代具身智能仿真框架开源：高吞吐并行高保真渲染助力规模化训练
具身人工智能向以视觉为中心转型，但面临“看得真”和“训得快”难题。清华大学智能产业研究院等提出GS - Playground通用多模态仿真框架，融合高吞吐量并行物理仿真与高保真视觉渲染，成果被RSS 2026录用，将开源。
RL加持的3D生成时代来了！首个「R1 式」文本到3D推理大模型AR3D-R1登场
强化学习首次被系统性拓展到文本到3D生成领域，上海人工智能实验室等机构研究者提出首个强化学习增强的文本到3D自回归模型AR3D - R1，还提出Hi - GRPO范式和MME - 3DR基准，实验显示其性能优异。