「统一模型」共找到 7839 篇相关文章
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。
生数科技认领神秘登顶模型：AI视频公司拿出工业级Demo，跨本体跑通复杂长程任务
生数科技认领神秘登顶模型MotuBrain，该模型4月中旬悄登两国际benchmark。它将预测与行动统一，具一脑多型等能力，技术上走边看边动路线，有响应快等优势。生数科技双轨布局，Vidu与MotuBrain同根。
顶级视频模型半衰期只有 30 天，但生成式媒体 infra 公司的收入却在一年增长了 60 倍
文章聚焦生成式媒体 infra 公司 fal.ai，其借统一 API 和云端平台让开发者高效调用多模态模型。深入分析其成功因素，如早期押注生成式视频、优化算力和成本、构建生态等，还探讨用户使用模式与行业发展趋势。
这个开源模型的UI审美碉堡了~
当下流行基于大模型生成HTML源码可视化文本内容，网页审美对模型很难。早期用Claude 3.7，后有DeepSeek V3 0324等。Tesslate开源基于Qwen微调的模型，尺寸全，审美佳，想象空间大。
从捍卫者到引路人，上交&上海AI Lab提出LEGION：不仅是AI图像伪造克星，还能反哺生成模型进化？
AIGC技术发展使AI图像滥用问题严重，公众面临信任危机。上交与上海AI Lab等团队在论文中从构建数据集、设计模型、实现检测与生成统一三方面破局，LEGION能检测伪造，还可反哺生成模型进化。
突破多模态奖励瓶颈！中科院清华快手联合提出R1-Reward，用强化学习赋予模型长期推理能力
多模态奖励模型（MRMs）对提升多模态大语言模型表现至关重要，强化学习理论上可引入长期推理能力，但现有RL算法用于训练MRM会不稳定。中科院、清华等团队推出R1 - Reward模型，在多模态奖励模型benchmark上有显著提升。
突发！字节开源 36B 模型Seed-OSS
字节跳动Seed团队开源Seed-OSS系列36B模型，用12T tokens训练，采用Apache-2.0许可证。该模型能灵活控制推理预算，有两个基座版本，Instruct版在多方面表现强劲，性能碾压OpenAI开源模型。
拐点出现，中国开源大模型下载量超越美国
Interconnects.ai报告显示，截至2025年8月，中国开源大模型在HuggingFace下载量快赶上美国，增长速度更快，派生模型数量增多。美国因结构、生态等问题落后，中国模型优势在于速度、迭代等。
一场「狼人杀」，考倒了一堆大模型
南开大学等机构设计 InMind 评测框架，在 Avalon 游戏对 11 个前沿大模型测试。多数模型停留在表层模仿，仅少数推理增强模型有初步‘风格敏感性’，未来人机交互应关注‘像不像’。
SOTA大模型遇上加密数据评测：Qwen3未破10%，o1也栽了丨上海AI Lab等联合研究
当前推理模型在基准测试中性能卓越，但在密码学领域推理能力待探索。上海AI Lab等推出CipherBank评测，用海量真实隐私场景数据和多类型密码算法挑战SOTA大模型，结果显示模型表现不佳，还分析了模型“犯难”原因。