「多模态Scaling范式」共找到 1975 篇相关文章
开源复现o3图像思考!快手让AI不再被动看图,模型自主生成代码调用工具
Kwai Keye团队提出Thyme新范式,构建技术方案,赋予开源模型“超越图像思考”能力。包括设计训练策略、构建开源配套资源,拓展多模态模型工具使用与决策水平,在基准测试中性能提升显著。
从 SQL 到自然语言,下一代 Lakehouse 为何必须「AI 优先」
随着大模型技术爆发,数据分析范式重构,未来数据多模态、分析复杂、查询方式转变。文章指出构建下一代 AI-First Lakehouse,要在存储计算、内核能力、架构适配、平台自治等方面升级,打破数据壁垒。
Lumina-DiMOO:多模态扩散语言模型重塑图像生成与理解
上海人工智能实验室推出多模态扩散语言模型 Lumina - DiMOO,它基于离散扩散建模,打破多模态任务壁垒。相比传统自回归架构模型,它解决了生成慢、质量受限等问题,在多项评测中夺魁。
OmniHuman-1.5:让数字人拥有“思考”的视频生成新范式
现有视频数字人模型难捕捉角色本质,字节提出 OmniHuman - 1.5 框架。其核心创新是用 MLLM 提供语义引导、提出多模态 DiT 架构和伪末帧设计,使模型融合多模态信号,生成高质量角色动画。
工业异常检测新突破,复旦等多模态融合监测入选CVPR 2025
复旦大学等机构联合发布高精度多模态数据集Real - IAD D³,提出多模态融合检测方法D³M,成果被CVPR 2025收录。该数据集含多类数据,提升检测性能,此前相关工作也被CVPR 2024收录。
多模态BUG修复新SOTA:慕尼黑工大GUIRepair登上SWE-bench Multimodal榜单第一
自动化修复软件缺陷是长期目标,多模态问题修复受关注。慕尼黑工业大学团队提出GUIRepair,融合APR与GUI Testing知识,登上SWE - bench Multimodal榜单第一,为多模态软件自动修复开辟新路。
AI真有希望考清北了!豆包1.6多模态推理发威,闯关数理化带图大题
火山引擎原动力大会发布豆包大模型1.6,它是国内首款多模态SOTA模型,支持256k上下文长度。实测中它解答高考数理化带图大题表现出色,还具备图像识别、视频理解、GUI操作等能力。此外,火山引擎还推出系列工具和平台助力企业。
清华天眸芯团队再登Nature系列期刊封面,类脑互补视觉范式重塑AI感知世界的方式
清华天眸芯团队继2024年《Nature》封面后,最新进展又登《Nature Sensors》封面。此次研究实现系统级算法软件生态飞跃,还开源工具链。成果在多场景有应用潜力,晰见科技推动其产业化。
Temperature Scaling可大幅提高Test-Time Scaling瓶颈!
大型语言模型解决复杂推理问题时,测试时扩展(TTS)是提升性能的途径之一。但传统TTS依赖增加样本数量,性能提升有瓶颈。本文提出温度缩放新思路,实验表明其能大幅提升性能,还给出降低成本方法。
视频生成1.3B碾压14B、图像生成直逼GPT-4o!港科&快手开源测试时扩展新范式
香港科技大学联合快手可灵团队推出 EvoSearch 方法,支持图像和视频生成。该方法无需训练和梯度更新,能提升模型生成质量,展现了 test - time scaling 补充 training - time scaling 的潜力,目前论文和代码已开源。