「多模态混合检索」共找到 1344 篇相关文章
混合数学编程逻辑数据,一次性提升AI多领域强化学习能力 | 上海AI Lab
上海AI Lab的OpenDataLab团队通过大规模实验剖析RLVR在多领域推理机制。构建多领域评估框架与定制奖励策略,基于Qwen2.5 - 7B系列模型联合训练,有多项关键发现,为构建AI推理模型提供参考。
理解、生成、编辑一次搞定:Skywork UniPic 2.0的统一多模态解法|甲子光年
电商团队常面临创作流程繁琐问题,当前行业需统一架构。昆仑万维发布Skywork UniPic 2.0,整合理解、生成、编辑功能。它参数小性能优,还构建奖励模型,配合其他模型构建体系,具成本等优势。
Meta详细阐述基于LLM级训练、混合并行计算与知识迁移的GEM广告模型
Meta发布生成式广告模型GEM详细信息,旨在改善平台广告推荐能力。它处理海量用户 - 广告交互数据,用三种方法构建系统,还实施GPU级优化,采用两种知识迁移策略,获业内人士认可。
Claude 4发布!AI编程新基准、连续编码7小时,混合模型、上下文能力大突破
今天凌晨Anthropic开发者大会发布Claude 4,含Claude Opus 4和Claude Sonnet 4。前者是顶尖编码模型,后者是Sonnet 3.7重大升级。还发布系列产品,定价不变,已上线Amazon Bedrock。
字节跳动Seed1.5-VL复杂图表精准抽取,Deep Think是多模态未来的主流
文章介绍字节跳动的Seed1.5-VL模型,它能精准抽取复杂图表,处理模糊图片、推理几何题。其由视觉编码器和LLM组成,预训练语料丰富,后训练结合多种方法,推荐在huggingface体验。
别再错过啦,AI Agent记忆革命:95.2%检索率的持久记忆系统深度解析
agentmemory是为AI编码Agent打造的持久记忆系统,能自动捕获操作上下文,有三层搜索与四层记忆架构。支持12+种主流AI Agent,有全平台覆盖、零外部依赖等优势,虽有局限但值得开发者一试。
代码检索新王登基!CodeFuse | 开源C2LLM,用“注意力池化”刷新MTEB-Code榜单
蚂蚁集团与上海交通大学推出C2LLM系列模型,基于注意力创新池化机制解决代码表征痛点,登顶MTEB - Code榜单。作为CodeFuse Embedding开源家族成员,将全套回馈社区,为代码大模型研发提供基线。
ICLR 2026|原生多模态推理新范式ThinkMorph ,让文字与图像在统一架构中共同演化
NUS、ZJU 等联合提出「ThinkMorph」,主张文字与图像在统一架构「原生协作」。仅用 2.4 万条数据微调 7B 统一模型,视觉推理平均提升 34.74%,多项任务比肩或超 GPT - 4o 和 Gemini 2.5 Flash,还涌现新能力。
多模态推理新范式:上海AI Lab新作证明“画”出答案比“说”出答案更靠谱
上海人工智能实验室等联合提出DiffThinker模型,利用扩散模型构建全新视觉推理范式。它在视觉中心任务上表现优异,准确率碾压GPT - 5等模型,还能与MLLM协同推理实现1 + 1 > 2的效果。
上海AI Lab发布混合扩散语言模型SDAR:首个突破6600 tgs的开源扩散语言模型
上海人工智能实验室提出全新范式SDAR,通过‘训练 - 推理解耦’融合AR模型高性能与扩散模型并行推理优势。实验证明,SDAR性能与原版AR模型持平或超越,还能加速推理,且已全面开源全系列模型。