「统一多模态基础模型」共找到 1751 篇相关文章
港中文联手美团开源“视觉推理通才”！图像视频10类任务一网打尽
香港中文大学MMLab与美团研究团队开源OneThinker模型，它可覆盖图像与视频十类核心视觉任务，在31项测试中表现出色，还展现泛化能力。研究团队搭建数据集，并引入EMA - GRPO算法提升训练稳定性。
用DeepSeek网页版就能瓜分鹅厂600万？？！
腾讯营销以KDD Cup 2026官方赛道身份出题，聚焦推荐系统统一建模，奖金600万+。全球众多选手参与，学术和工业赛道各有冠军方案，还设创新奖。赛事也推动了鹅厂人才培养体系的拓展。
AI出码率70%+的背后：高德团队如何实现AI研发效率的量化与优化
文章围绕建立统一数据采集和指标体系，搭建AI统一数据采集能力，定义AI出码率等核心指标，构建AI效率研发指标体系，还介绍了数据采集方案、指标计算等，实现数据驱动闭环。
独立自主梦太多，是国产化的最大阻碍
我国虽建立完整工业体系，但 IT 领域差距大。国产基础组件百花齐放，给上层应用适配带来灾难。美国在基础能力上近乎垄断，大投入保持领先。国内小投入难出好产品，应整合市场。
独家｜前DeepSeek核心研究员魏浩然出任百度文心多模态算法负责人
9月3日消息，原DeepSeek核心研究员魏浩然带队转入百度，任文心大模型多模态算法负责人。此前他在多模态与端到端OCR底层重构有突出成绩，这是百度布局青年顶尖研发人才的又一动作。
上海交大DENG Lab提出「LatentUM」：Unified Model的真正「战场」在视觉推理与世界模型
上海交通大学 DENG Lab 提出的 LatentUM，尝试让统一模型把生成的视觉内容纳入推理闭环。它在多项任务上超越基线，其核心思路是生成与语言共享语义空间的离散 visual semantic tokens，模型含三大关键设计。
OpenVision 2：大道至简的生成式预训练视觉编码器
多模态大模型浪潮中，视觉模块是关键。此前OpenVision训练管线复杂，成本高。研究者提出OpenVision 2，移除文本编码器与对比学习，引入随机丢弃视觉token技巧，性能佳且效率高，挑战了对比学习范式。
【综述】MRAG5项关键技术(一)：解析、索引
文章围绕多模态检索增强生成（MRAG）的关键技术展开。介绍多模态文档的三种类型，阐述文档解析与索引的方法，包括基于提取和基于表示的方法，还指出基于提取方法存在的局限性。
开源全合一智能体沙箱
AIO Sandbox是开源全合一智能体沙箱，将浏览器、Shell等整合到同一容器，提供统一安全开发执行环境。解决传统沙箱问题如文件共享难，有统一文件系统等优势，文中介绍其安装、用法、特性等。
逆天改命！OpenAI 开源模型的安全底裤被 Meta 研究员给扒掉了……
Cornell大学兼Meta研究员jack morris成功将OpenAI最新开源的推理专用模型GPT-OSS逆向还原成基础模型，绕过对齐和安全措施，还暴露其训练用大量版权材料问题，此成果引发社区激烈讨论。