「多模态文档处理」共找到 2012 篇相关文章
AI能否「圣地巡礼」？多模态大模型全新评估基准VIR-Bench来了
来自日本高校和企业团队提出多模态大模型评估基准 VIR-Bench，用于评测 AI 对旅行视频中地理位置与时间顺序的理解。它将任务拆解，构建数据集，实验显示模型虽有改进但性能远未达标，指明了大模型进化方向。
真实科研水平集体不及格！全新基准SFE给主流多模态LLM来了波暴击
上海人工智能实验室AI4S团队推出SFE评测基准，首创三级评估体系，涵盖五大科学领域66项任务。评测显示主流MLLMs在高阶科学任务有挑战，不同模型、学科表现有差异，还构建了SciPrismaX平台推动AI科学评估生态发展。
腾讯混元最新开源：一套RL框架打通多个模态，庞天宇团队新作
大语言模型的RL技术已成熟，但多模态生成模型的强化学习训练仍“各自为战”，制约AIGC模型能力上限。腾讯混元庞天宇团队开源UniRL框架，打通多模态RL后训练，覆盖多种模型，内置算法与奖励组件。
全球首个多模态矢量动画生成框架，轻松拿捏跨平台轻量动画
复旦大学等团队推出OmniLottie框架，利用创新分词技术将视频、图文指令变成高质量矢量动画。团队还打造数据集MMLottie - 2M，构建测试基准MMLottie - Bench。实验显示，OmniLottie在多任务测试中优势明显。
AI加持的开源知识库新秀：PandaWiki，如何用它打造智能化文档系统？
PandaWiki 是长亭科技开发的 AI 大模型驱动的开源知识库搭建系统，能助力用户快速构建智能化文档系统。它有 AI 创作、问答、搜索等功能，安装简单，适用于多场景，优势明显。
全球首个跨本体、跨视角、多模态物理世界模型，CurrentWorld-0 来了！
Current Robotics 发布跨本体、多模态物理世界模型 CurrentWorld-0，它从真实数据学规律，整合跨本体、多视角和力触预测，可评测机器人，解决动作可控性等问题，让评测成训练数据入口。
微软重磅开源！22K星的 VibeVoice 再添新成员，60分钟音频 ASR 端到端统一输出！
现在的 ASR 模型处理长音频存在断章取义、说话人错乱等问题。微软开源 VibeVoice-ASR，可一次性处理 60 分钟音频，实现“三位一体”输出，补齐 VibeVoice 生态，还介绍了特点、架构、使用方法与应用场景。
VeRL-Omni：面向扩散和全模态生成模型的通用RL后训练框架
VeRL-Omni是面向多模态生成模型的通用RL后训练框架，覆盖多种架构。它有高效多模态rollout、灵活奖励引擎等特性，支持多种硬件，团队还验证了不同训练方式，后续将扩展模型与算法支持。
多模态大模型别盲目刷题！诊断-生成-强化闭环，找准盲点 | ICML'26
多模态大模型训练常采用‘题海战术’，存在能力诊断不精准、视觉内容缺乏扩展等问题。北大和山大团队提出DPE框架，通过‘诊断-生成-强化’闭环提升模型能力，实验效果显著，还强调训练应具备诊断能力。
智源悟界 · Emu3.5 重塑世界模型格局：首提多模态 Scaling 范式，AI 理解世界再进化
北京智源研究院发布大规模多模态世界模型“悟界·Emu3.5”，它能模拟复杂动态物理世界，揭示“多模态Scaling范式”。该模型继承深化Emu3技术哲学，在多方面有提升，为世界模型领域提供进化路线。