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充分激发模态协作,MokA量身打造MLLM微调新范式
当下多模态大模型微调多「照搬」单模态微调策略,忽视模态差异。中国人民大学和上海人工智能实验室团队提出 MokA 方法,兼顾单模态与跨模态建模,在多基座、多场景实验中显著提升性能。
刚刚,DeepSeek多模态技术范式公布,以视觉原语思考
DeepSeek发布多模态模型并公布技术报告,提出‘以视觉原语思考’。该模型解决多模态大模型‘指代鸿沟’问题,有把坐标变思维单元、7056倍视觉压缩、精心设计冷启动数据等创新,实验在多任务上超主流模型。
Agent 开发范式演进:从环境工程出发,“简化”多源实时上下文
本文整理自阿里云沈林在2026中国生成式AI大会分享。探讨企业级Agent落地瓶颈,指出关键在上下文供给能力,围绕信息完备性等五维度,介绍EventHouse如何让Agent接入业务环境,强调构建上下文体系重要性。
合成数据≠生成模型:一文读懂合成数据的全新范式
最新研究提出合成数据全新分类框架,突破‘生成模型=合成数据’传统认知,涵盖多种方法。还按应用层次划分场景,指出合成数据面临模型坍塌等挑战,正成新型基础设施。
CVPR2026 | Streamo:让大模型变成实时流式交互助手
香港浸会大学联合腾讯优图实验室提出 Streamo,将‘何时回答’变为模型预测的 token,通过端到端训练框架把离线视频模型转化为实时流视频助手,还构建 Streamo - Instruct - 465K 数据集,实验效果良好。
以「图」破局,HyperOffload定义超节点存储管理新范式
随着生成式AI进入万亿参数时代,大语言模型面临“显存墙”挑战。上海交大与华为MindSpore团队发布技术报告《HyperOffload》,其核心技术集成于MindSpore 2.8,能提升超节点异构资源协同效率,已在多项目落地。
AI Coding后端开发实战:解锁AI辅助编程新范式
文章指出AI Coding应用中开发者存在认知误区,基于实践为后端开发者提供使用指导。涵盖个人上下文管理、输出质量判断等内容,介绍核心使用流程,涉及项目开发、脚本处理等场景及最佳实践。
龙蜥五年:开源破局、生态共融,AI重塑操作系统新范式
2025年11月17日,第三届龙蜥操作系统大会召开,正值龙蜥社区成立五周年。大会回顾其五年突围路,展示技术成果与产业共识。龙蜥装机量破千万、市占率近50%,提出双螺旋路径,未来将聚焦核心技术与新赛道。
太强了 Yan!腾讯打造的全能交互视频生成引擎
腾讯提出的面向交互式视频生成的基础性框架 Yan,集 AAA 级模拟、多模态生成和多粒度编辑于一体,为下一代 AI 内容引擎提供可行路径,但也面临长时视频视觉一致性不足等问题。
首创Mid-training范式破解RL奥秘,Llama终于追平Qwen!
上海创智学院和上海交通大学研究团队深入探讨不同基础语言模型在强化学习训练中的差异,提出中期训练策略,将 Llama 改造成适配 RL 的推理基础模型,缩小与 Qwen 性能差距,还发布了 MegaMath-Web-Pro-Max 数据集。