「前端多模态智能」共找到 4251 篇相关文章
一个能思考、会记忆的AI导演诞生了！新加坡管理大学，香港中文大学等实现故事化视频生成
新加坡管理大学等提出开源全能多智能体框架UniVA，可统一视频理解、分割等能力，按指令生成完整故事视频。还引入UniVA - Bench基准测试套件，实验显示其在多任务中表现出色，代表视频智能生成重要进步。
DeepSeek-R1超级外挂！“人类最后的考试”首次突破30分，上海交大等开源方案碾压OpenAI、谷歌
上海交大联合深势科技团队发布新研究，在“人类最后的考试”（HLE）上获32.1分创纪录。团队推出工具增强推理智能体X - Master、多智能体工作流系统X - Masters并开源，方案表现优于OpenAI、谷歌相关模型。
jina-embeddings-v5-omni 发布！全模态向量小模型
Jina AI发布`jina-embeddings-v5-omni`，将`v5-text`能力拓展到多模态。`v5-omni-small`参数量小却追平LCO - 7B，在多模态评测中表现优异，但视频是短板。其采用‘冻结 + 投影’架构，训练快、省显存。
跨本体、长任务、可预测……Motubrain双榜登顶只是一个开始
本文围绕具身机器人展开，指出当前大多具身机器人干活存在局限。Motubrain 双榜登顶，确立通用机器人大脑干活能力参照系，它具备一脑多能、一脑贯通等能力，生数科技已开启产品落地布局。
GLM4.5之后，智谱又开源GLM-4.5V，实测下来视觉推理能力贼强~
智谱继GLM-4.1V-9B-Thinking、GLM-4.5后，又开源最强多模态推理模型GLM-4.5V，在多模态理解榜单达开源SOTA。它视觉推理强，经测试能助力科研各阶段，还介绍了其架构设计与训练策略。
ICML2025 | 揭示MLLM的图文联动推理能力
当前多模态大语言模型（MLLMs）在图文深度融合推理能力上面临挑战，现有评测基准无法真正检验该能力。EMMA基准应运而生，它从四大领域精选题目，采用双重过滤机制和细粒度标注体系，评测发现MLLMs存在多模态推理危机。
YC AI 创业营第一天，Andrej Karpathy 的演讲刷屏了
Andrej Karpathy在YC AI创业营演讲引发关注，提出软件3.0时代来临，大量软件将被重写。还探讨了LLMs特性、半自主工具优势等。此外，文中整理了Sam Altman、李飞飞等嘉宾的精彩观点。
印奇这次要“从0重做”智驾模型！首谈阶跃和千里双公司布局：中国AI商业闭环要靠车跑出来
智能驾驶行业激战正酣，千里科技与阶跃星辰合作打造“原生智驾基座模型”。印奇首谈双公司布局，认为中国AI商业闭环要靠车跑出来。千里科技收入、利润双增，智驾装机规模将超百万辆，还布局Robotaxi和超级智能体。
RL在Agentic Reasoning中的作用：拨开迷雾，看清本质
近年大语言模型在推理任务能力惊人，但使用外部工具存挑战。传统SFT无法让模型自主调用工具，强化学习虽被引入，但在智能体推理中面临训练效率、稳定性和泛化能力难题。论文从多维度解构智能体强化学习，提出有效方法。
百万人围观，「上下文图谱」火了，万亿美元新机遇？
本文围绕智能体对记录系统的影响展开讨论。有人认为智能体将摧毁记录系统，也有人反驳，指出其会提高记录系统标准。文章重点介绍上下文图谱概念，它是决策轨迹的长期积累，有望成万亿级新机遇。同时分析传统厂商构建难题及创业公司路径。