「多模态视觉模型」共找到 8027 篇相关文章
CVPR 2026 Workshop征稿｜从感知到推理，ViSCALE 2.0 邀你重塑计算机视觉的 System 2
2026年6月，CVPR第二届计算机视觉推理扩展研讨会（ViSCALE 2026）将在美国回归。由顶尖机构学者联合举办，将汇聚顶尖学者探索视觉模型突破瓶颈之法。会议亮点多，还开启论文征稿，欢迎积极投稿。
别问树模型了！死磕结构化数据，清华团队把大模型表格理解推到极限
AI 时代处理结构化数据成痛点，LLM 大模型难以满足生产要求。清华大学与稳准智能联合发布的 LimiX 系列模型，做到真正通用，在跑分和实际落地表现出色，其轻量级版本 LimiX - 2M 适合边缘设备和科研场景。
让大模型基于「图像事实」说话：用事实文本+自适应编辑，让语言偏见无处遁形丨ICLR'26
多模态大模型看图常“脑补”，存在对象幻觉问题。北航团队提出AFTER框架，含FAS和QAO模块，能在主流LVLM和基准上显著降低幻觉，且推理开销低，为多模态助手落地提供实用路径。
大模型低价趋势延续！智象未来姚霆：B端、C端界限模糊，API不够、逼出 “按结果付费”
InfoQ 采访智象未来联合创始人姚霆，探讨多模态大模型发展。他指出深度 Scaling up 收益放缓，广度 Scaling up 有惊喜；2025 年模型价格战倒逼厂商加速，低价趋势 2026 年将延续，商业模式转向“按结果付费”。
2G 内存跑 Gemma 3n 完整版！全球首个 10B 内模型杀疯 LMArena：1300 分碾压记录
当地时间6月26日，谷歌正式发布Gemma 3n完整版，可在本地硬件运行。它是开源大模型，具多模态能力，最低2GB内存设备就能跑，E4B模型LMArena测评表现佳，还有MatFormer架构等多项创新。
大模型也需要自我反思，上海AI Lab合成“错题本”让大模型数学成绩提升13.3%
上海AI Lab提出LEMMA方法，构建“错误 - 反思 - 修正”数据，让大模型从错误中学习。通过教师模型定向制造“学生会犯的错”构造数据，实验显示在Llama3 - 8B上数学解题准确率提升13.3%。
GLM4.5之后，智谱又开源GLM-4.5V，实测下来视觉推理能力贼强~
智谱继GLM-4.1V-9B-Thinking、GLM-4.5后，又开源最强多模态推理模型GLM-4.5V，在多模态理解榜单达开源SOTA。它视觉推理强，经测试能助力科研各阶段，还介绍了其架构设计与训练策略。
模型即智能体，Kimi K2 Thinking多项评估超越顶尖闭源模型，300轮工具调用不疲倦
月之暗面发布Kimi K2 Thinking，它是Kimi迄今最强开源思考模型，基于模型即智能体理念训练，可自主连续工具调用与多轮思考，多项评估超顶尖闭源模型，还实现原生INT4量化，提升生成速度。
国产类脑大模型适配国产沐曦GPU！长序列推理提速超百倍，仅用2%数据匹敌主流模型
中国科学院自动化所李国齐、徐波团队发布类脑脉冲大模型SpikingBrain (瞬悉)-1.0，借鉴大脑信息处理机制，适配国产沐曦GPU，长序列推理提速超百倍，仅用2%数据匹敌主流模型，探索构建国产自主可控类脑大模型生态。
Meta亿元天团首个大模型交卷！余家辉宋飏Jason Wei耗时九个月，一雪Llama前耻
Meta超级智能实验室耗时9个月推出原生多模态模型Muse Spark，发布后股价拉升。它让Meta在第三方测评中赶上第一梯队，虽在编程和长时间自主运行有差距，但在多模态理解等方面表现突出，不过也有编程翻车情况。