「视觉错觉图」共找到 897 篇相关文章
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。
豆包也开始抢程序员饭碗了，首个编程模型来了！
字节给豆包升级编程能力，推出首款编程模型Doubao - Seed - Code。它刷新国内编程模型上下文长度，支持视觉理解，API价格良心。经测试，虽未达全球顶尖，但弥补国产编程模型短板。
腾讯重磅开源：端到端文档转换VLM，中英文错误率双料最佳！
腾讯开源端到端文档转换视觉模型POINTS - Reader，可将文档图片转结构化文本。它基于POINTS1.5架构，支持中英文。在OmniDocBench基准上，中英文错误率暂列最佳，具零后处理简单等亮点。
来自MIT最强AI实验室：OpenAI天才华人研究员博士毕业了！
OpenAI华人研究科学家陈博远完成MIT博士论文答辩。他不到4年读完博士，辅修哲学，是GPT图像生成核心成员和Sora视频团队成员，将推进世界模型技术，强调视觉世界模型对具身智能至关重要。
“扁平+拓扑”双索引，85页PDF"秒级"推理，MMRag幻觉率骤降76%
文章聚焦多模态长文档视觉问答，介绍现有LVLM - based和RAG - based技术路线及困境。提出MMRAG - DocQA方案，引入‘分层索引 + 多粒度检索’，设计双索引建模相关性与依赖，用互补策略实现证据互补。
135 个项目、七大趋势、三大赛道：撕开大模型开源生态真相，你会怎么卷？
在开发者大会密集登场之际，5月27日蚂蚁集团开源团队发布《2025大模型开源开发生态全景图》。展示135个项目、七大趋势、三大赛道，剖析开源生态现状与变化，揭示应用重塑和生态位博弈。
用Claude Code剪视频，自动去口癖、加字幕、调色，完全免费开源
browser - use团队开源Claude Code技能video - use，可自动去口癖、加字幕、调色等。它通过转录文本和按需视觉合成图让LLM理解视频，有完整流水线和设计原则，还给出使用方法。
360 周鸿祎：做中国版 Mythos 不能照搬美国路线，基模能力的差距可以通过Harness补齐
过去几月，Anthropic的Mythos模型成全球网络安全焦点。360周鸿祎在ISC.AI 2026上发布‘图龙锋’和‘仪天阵’，欲做中国版Mythos，还发起‘磐石之盾’计划。他认为不能照搬美国路线，可通过Harness弥补基模差距。
CoT 之后，CoF 如何让帧间逻辑从「隐式对齐」变成「显式思考」？
CoT 虽提升语言模型推理能力，但在 C 端场景有局限，且被质疑并非真实推理。视觉领域提出 CoF 概念，Google DeepMind 团队引入理论，让视频模型通过帧链推理提升帧间一致性，还具强大泛化能力。
10 人 1600 万美金 ARR，华人团队 OpenArt 用了这 11 个 AI 技术栈
华人团队 OpenArt 10 人团队做到 1600 万美金 ARR，CEO Coco Mao 分享经验。包括找准定位，聚焦三类核心用户；用程序化 SEO 实现增长；战略转型做视觉故事讲述；解决角色一致性问题，还介绍多方面技术栈。