「多模态视觉理解模型」共找到 1928 篇相关文章
打破资源瓶颈！华南理工&北航等推出SEA框架：低资源下实现超强多模态安全对齐
本文介绍北航彭浩团队的 SEA 框架，针对多模态大模型低资源安全对齐难题，用合成嵌入替代真实数据，突破资源瓶颈。还构建 VA - SafetyBench 评估安全风险，实验验证了 SEA 低资源、高泛化优势。
刚刚，智谱和华为搞波大的：中国首个国产芯片训练出的SOTA多模态模型！
智谱与华为合作开源新一代图像生成模型GLM-Image，是中国首个全程用国产芯片训练的SOTA多模态模型，擅长文字渲染，拿下多项榜单第一，API调用一张图只要0.1元，还解析了其技术架构。
美团提出多模态推理新范式：RL+SFT非传统顺序组合突破传统训练瓶颈
美团研究者提出Metis - RISE框架，将RL激励和SFT增强以非传统顺序结合提升多模态大语言模型推理能力。先RL激发潜能，再SFT补齐短板，训练的两模型在OpenCompass榜单成绩优异。
告别评估乱象！首个视觉解释综合性基准发布，附人类真值 | KDD'25
埃默里大学团队推出首个视觉解释基准Saliency - Bench，构建8个任务的数据集，提供标准化评估流程与开源工具包，解决评估缺乏标准等问题，推动可解释AI向可靠、透明发展。
字节开源终身记忆多模态智能体，长时记忆+RL，实测超Gemini‑GPT4o！
字节开源全球首个带终身记忆更新的全多模态智能体M3 - Agent，给其装上‘长期记忆’大脑。它构建实体记忆图谱解决现有Agent问题，架构含两个流程，代码实现有特色，跑分数据出色。
230个大模型在婴幼儿认知题上集体翻车！揭秘多模态大模型的核心知识缺陷
ICML 2025研究揭示多模态大模型在基础认知能力上表现不佳。研究者建测评题库CoreCognition测试230个主流模型，发现其存在核心知识缺陷，扩规模难补短板，还需补齐核心知识。
看完Kimi K2.5技术报告，它的视觉Agentic真给我惊到了
Moonshot AI发布Kimi K2.5技术报告，该模型将文本和视觉打通，有并行执行的智能体集群系统。它采用Joint Training，提出“Zero-Vision SFT”，用MoonViT - 3D处理图像和视频，开源后受欢迎，展示通用智能体可能。
对话 Seede AI：帮人类创作只是第一步，我们想帮人类理解 Agent 产出的内容
本文对话 Seede AI 创始人 Longyi，探讨 AI 设计产品发展。Seede AI 主打将原始素材转化为可交付设计稿，易上手、受众广。创始人认为不转向 AI - Native 没救，产品已跑通 PMF，目标是帮人类理解 Agent 产出内容。
下一代目标检测模型：3B参数MLLM Rex-Omni首度超越Grounding DINO，统一10+视觉任务
IDEA研究院团队用3B参数的Rex - Omni打破MLLM目标定位精度僵局。它统一视觉任务，结合坐标编码与强化学习，在多项检测基准超Grounding DINO等，解决定位和行为缺陷，为MLLM成下一代检测模型提供方案。
Agent 一年半开发复盘：大家对 Agent 的理解有错位，有效的「认知流程」很关键
本文是作者对一年半AI开发过程的复盘，指出大家对Agent理解有错位，强调有效「认知流程」的关键作用。通过高考、学霸成长等例子阐述Agent核心，对比Chatbot与Agent，还从理论视角解释其有效性，最后点明开发者角色转变及面临的挑战与前沿探索方向。