「全模态统一建模」共找到 815 篇相关文章
T-PAMI｜中国科大、合工大等提出CAPER++：让关节物体位姿感知真正迈向「又快又稳」
在具身智能发展下，关节物体位姿感知难题待解。中国科大、合工大等团队提出 CAPER++ 框架，从关节驱动视角建模，将位姿学习拓展至 SE (3) 流形切空间，实现端到端推理，兼顾精度、鲁棒性与实时性。
DeepSeek V4没做的，MiniCPM-o 4.5给做「全」了~
上周 DeepSeek V4 发布，遗憾不是多模态。今天 MiniCPM-o 4.5 补上短板，凭 9B 参数实现端到端全双工全模态大模型，自 2026 年 2 月发布后 Hugging Face 下载量超 25 万。还推出多项成果，性能表现出色。
LeCun亲自官宣！Meta世界模型V-JEPA 2登场！仅用62小时机器人数据，就能实现零样本控制！
Meta发布V-JEPA 2世界模型及三个新基准测试，Meta首席AI科学家Yann LeCun介绍其不同。V-JEPA 2基于视频训练，用62小时机器人数据就能实现零样本控制，还将探索分层式模型和多模态建模。
长文本推理 5 倍提速！面壁MiniCPM4 端侧模型发布，0.5B模型效果秒杀同级
近日，面壁发布 MiniCPM4.0 端侧模型，有 8B、0.5B 两种规模。其在基准测试表现出色，长文本推理提速，缓存锐减，还做了架构创新。此外，面壁有自研推理框架，科学化建模产线，6 月 27 - 28 日 AICon 北京站将探讨 AI 趋势。
破解遥感目标的形状与尺度难题，PKINet二代推理提速近4倍！
PKINet - v2是改进的遥感目标检测模型，能处理复杂形状和尺度变化问题。它在PKINet基础上升级，统一条带与方形卷积，部署时折叠为单大核。在多数据集上精度和速度提升，可服务多领域，但对特殊目标仍有检测问题。
从「知题」到「知人」：UserRL让智能体学会「以人为本」
大语言模型距成真正用户伙伴缺‘知人’能力。来自UIUC与Salesforce团队提出UserBench和UserRL方案。前者将‘用户特性’制度化，构建评测环境；后者搭建统一强化学习框架，探索奖励建模，二者让‘以用户为中心’落地。
社区供稿 | 开源SOTA：阶跃发布端到端语音大模型Step-Audio 2 mini！
阶跃星辰发布最强开源端到端语音大模型 Step - Audio 2 mini，在多个国际基准测试集获 SOTA 成绩。它统一建模语音理解等，率先支持语音原生 Tool Calling 能力，架构创新，案例展示其多方面强大能力。
微信、清华连续自回归模型CALM，新范式实现从「离散词元」到「连续向量」转变
腾讯微信 AI 联合清华提出连续自回归语言模型 CALM，它将语言建模为连续向量而非离散词元，显著改善性能与计算成本权衡，解决了 LLM 效率瓶颈，虽面临技术挑战但实验效果佳，还指明未来研究方向。
GPT-5.1发布当天，文心5.0杀回来了
2025百度世界大会发布文心5.0，这一2.4万亿参数的原生全模态模型，训练之初融合多模态数据，支持联合输入输出。同日OpenAI推出GPT - 5.1，文心5.0在多方面表现出色，如情绪安抚更贴心、多模态理解能力强等。
你们催更的模型，云栖大会一口气全发了！
云栖大会上新6款模型、发布1个全新品牌，覆盖多场景。如Qwen MAX万亿参数大模型能力登顶国际榜单，Qwen3 - Omni实现全模态不降智等，各模型能力升级显著，现已同步上线。