「多模态DiT架构」共找到 2586 篇相关文章
英伟达韩松团队新作：具有后神经架构搜索的高效语言模型
英伟达韩松团队推出基于后神经架构搜索的高效语言模型Jet - Nemotron，在基准测试中表现出色，准确率与Qwen3等相当甚至更优，生成吞吐量大幅加速。模型构建经多步骤优化，代码和预训练模型将开源。
多模态模型挑战北京杭州地铁图！o3成绩显著，但跟人类有差距
近年来，多模态大模型在多种场景取得进展，但能否‘看懂图’存疑。西湖大学等团队提出评测基准ReasonMap，评估模型在地铁图理解中的能力，发现主流模型有瓶颈，闭源模型虽优但仍逊于人类。
打破确定性魔咒！北航团队提出VBF++：用“不确定性建模”刷新多模态视频推荐 SOTA
北京航空航天大学和北京邮电大学联合提出VBF++框架，将多模态融合从“点估计”升级为“分布建模”。它由上下文感知先验、推荐引导的对抗优化和元学习三大组件构成，在多个数据集上刷新SOTA。
NeurIPS 2025 | 告别全量扫描！浙大提出COIDO：破解多模态数据选择「高耗」难题
浙大提出 COIDO 框架解决多模态数据选择「高耗」难题。它摒弃全量扫描，用轻量级评分器和小样本采样，将重要性和多样性的优化统一。实验显示，它性能与效率双优且有强泛化性。
Meta扩张继续！挖走OpenAI 2名多模态AI研发人员，收购语音初创公司PlayAI
据报道，Meta 首席执行官扎克伯格从 OpenAI 挖走 2 名多模态 AI 研发人员，还完成对语音初创公司 PlayAI 的收购。Meta 近期在 AI 人才争夺上攻势猛，想补足短板，其超级智能团队未来表现值得关注。
真·开外挂！MIT新研究：架构0改动，让大模型解锁千万级上下文
MIT CSAIL团队提出递归语言模型RLM，不改动模型架构，让GPT - 5、Qwen - 3等模型具备千万级token超长文本处理能力。它将上下文处理“外包”，实验显示其处理规模超前沿模型，复杂任务优势显著，多数场景性价比高。
字节版龙虾架构火爆GitHub！开源获35k+ Star，内置Skill全家桶，原生适配飞书
字节开源Deer - Flow2超级智能体管理框架，登上GitHub Trending榜首，获35.3k Star。它采用模块化多智能体架构，主打开箱即用，扩展性强，适配多种IM渠道，还介绍了核心能力、部署方式等。
Emu3.5：能够原生预测下一状态的多模态世界模型，媲美Nano Banana
北京智源研究院推出多模态世界模型Emu3.5，能原生预测视觉和语言下一状态。用超10万亿token数据预训练，后经强化学习训练。团队提出DiDA提升推理效率，其性能媲美Nano Banana，项目已开源。
IBM推出轻量多模态文档神器！OCR与QA超GPT-4o，识别率高达98%！
日常文档处理麻烦，现有工具或体积大、算力消耗高，或识别精度不够。IBM 开源轻量多模态文档处理模型 Granite - Docling，仅258M参数，性能超 GPT - 4o，适用于多场景。
腾讯AI战略大升级：组织架构重组与混元世界模型1.5发布
2025年12月17日，腾讯宣布两项重大举措，一是重组AI组织架构，成立新部门并任命首席AI科学家；二是发布混元世界模型1.5，能实时生成可交互3D虚拟世界，应用场景广泛，或引领行业进入‘AI原生’新阶段。