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打破长视频理解瓶颈:HoPE混合位置编码提升VLM长度泛化能力

如今视觉语言模型在长上下文任务表现不佳,CMU和小红书团队深入研究,首次提出多模态RoPE扩展策略理论评估框架,指出现有泛化能力不足原因,提出HoPE大幅提升VLM长度泛化能力。

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答对了却没看图?EASE给多模态RLVR装上「视线校正器」

强化学习与可验证奖励提升视觉语言模型推理能力,但存在答案奖励只知对错、不知证据区域问题。哈工大等团队提出EASE,把标注证据区转为目标分布,监督空间注意力,推理无额外标注,实验成绩优异。

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登上Science Robotics顶刊!清华团队耗时22年,终于教会机器人踢足球

今年8月,清华赵明国教授团队联合字节跳动Seed等在《Science Robotics》发表论文,提出视觉驱动的反应式足球技能学习框架。该研究历经22年技术接力,成果在真机和赛事中验证,加速进化平台助力研究。

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谷歌深夜双发!最便宜Nano Banana来了

谷歌深夜上线Nano Banana 2 Lite和Gemini Omni Flash。前者是最快最便宜文生图模型,4秒生图且成本低;后者是视频生成模型,支持多模态输入和对话式编辑。二者串联打通创作流水线,还集成SynthID水印技术。

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多模态幻觉的病因「高熵节点」找到了!全基准幻觉率下降

多模态大推理模型的幻觉常出现在生成转折词时,此时模型处于高熵关键节点,易脱离图像证据。研究者提出LEAD,高熵时保留候选推理方向,注入视觉锚点拉回证据,实验显示它能跨领域提升模型性能。

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字节开源GUI Agent登顶GitHub热榜,豆包手机核心技术突破26k Star

字节开源的豆包手机核心支撑GUI Agent模型UI - TARS登顶GitHub热榜,突破26k Star。它是多模态AI智能体,纯视觉驱动,部署简单,历经多轮迭代,成为热门开源多模态Agent。

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MeshCoder:以大语言模型驱动,从点云到可编辑结构化物体代码的革新

生成式AI在三维空间面临挑战,传统3D生成成果粗糙难编辑。团队推出MeshCoder,将三维输入翻译成结构化代码,有分部件生成等优势。介绍其实现路径、实验性能,也指出局限并展望未来。

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Alibaba力作:Ovis-U1 融合理解、生成与编辑,解锁无限可能

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