「多模态生成与理解统一」共找到 3463 篇相关文章
百度智能云 DuMate 测评:办公 Agent 教我用 Claude Code,效果如何?
百度智能云桌面级AI智能体DuMate于今年3月22日全量上线。本文对其进行测评,设计围绕GitHub项目的复杂任务,测试它在研究、整理、文件生成和展示化输出的表现,探讨办公Agent从内容提供商到办公搭子的转变。
阿里首个世界模型:快乐…生蚝
刚成立一个月的阿里ATH事业群发布全球首个主动式实时交互世界模型HappyOyster(快乐生蚝),它搭载原生多模态架构,有漫游、导演、创造、分享等玩法,目前需邀请码体验。其技术突破让它区别于传统文生视频模型。
RAG搜对了却答错?德国萨尔大学找到了真相丨ACL'26
RAG已成大模型落地标配技术,但存在搜到对的文档、模型答案却离谱的痛点。德国萨尔大学等组成的团队诊断出问题在阅读理解,提出Disco - RAG框架,在“搜”和“答”间加“读懂”环节,已被ACL 2026主会录用。
通过零开销逐层权重卸载技术将SGLang Diffusion wan2.2的推理速度加速60%
文章介绍在优化SGLang对Wan2.2视频生成模型支持时,发现双Transformer架构下第1步和第19步推理慢的问题。通过零开销逐层权重卸载技术,将整体推理速度提升60%,还突破显存墙,且该优化可扩展到其他模型。
vivo AI Lab提出自我进化的移动GUI智能体,UI-Genie无需人工标注实现性能持续提升
香港中文大学MMLab和vivo AI Lab团队提出自我进化框架UI - Genie,构建奖励模型UI - Genie - RM解决轨迹验证难题,通过数据生成和模型迭代闭环实现智能体与奖励模型双向增强,在多基准测试中表现出色,打破人工标注瓶颈。
视觉+语言+动作!超强具身“训练宝典” EmbRACE-3K
视觉 - 语言模型在具身环境中表现有局限,港大推出 EmbRACE - 3K 数据集应对。它含 3000 多个任务、2.6 万个决策步骤,有细致多模态注释。团队用其微调 Qwen2.5 - VL - 7B 模型,还建立新基准评估多个模型。
英伟达&MIT等推出Long-RL,长视频训练速度翻倍
英伟达联合MIT等推出Long - RL,它是面向长序列推理和多模态强化学习的全栈训练框架,能提升RL训练数据长度上限,让训练速度翻倍。其核心MR - SP并行框架可降低训练耗时和显存,LongVILA - R1是其明星应用。
“不用 Cursor和 ChatGPT、手写代码的开发者,怕不是疯了?”
本文围绕开发者是否应使用AI辅助编程展开讨论。支持者认为大模型能提升效率,解决琐碎问题;反对者则质疑其可靠性。文中还分析了大模型在编程中的优缺点,如能生成代码但也有幻觉等问题,并反驳了一些反对观点。
这个新生图模型有点夯:4K直出的,国产的,开源的!
商汤新开源的生图模型SenseNova U1.5-Lite-Preview亮点十足,它是国产、4K直出、轻量且可指哪儿改哪儿的原生统一多模态模型。能应对复杂创作和编辑任务,技术源于NEO-Unify架构,评测成绩佳,不过还是早期预览版。
为什么AI总是"记错"你?我们造了一个"合成人生"来测试
现有AI记忆评测只记'事'不记'人',存在数据源窄、不重理解、注入成本高的问题。QuantaAlpha联合高校团队提出CloneMem基准测试,用'数字痕迹'评估AI Clone长期记忆能力,实验有反直觉结论并给出设计启示。