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美团提出全新多模态统一大模型STAR,GenEval突破0.91,破解“理解-生成”零和困局
近日美团推出多模态统一大模型 STAR,以“堆叠自回归架构 + 任务递进训练”实现理解与生成双重突破。它解决行业痛点,通过三大核心设计统一能力,实验在多任务中表现顶尖,还给出后续探索方向。
ICML 2025|多模态理解与生成最新进展:港科联合SnapResearch发布ThinkDiff,为扩散模型装上大脑
现有扩散模型缺乏多模态推理创作能力,在算力和数据不充裕时实现该功能是难题。ICML2025上,港科联合SnapResearch提出ThinkDiff,以较少资源让扩散模型有思考能力,开辟多模态理解生成新路径。
腾讯开源混元世界模型1.1,视频秒变3D世界,单卡推理仅需1秒
腾讯发布并开源混元世界模型1.1,是统一的端到端3D重建基座大模型。它支持从多视图或视频一键生成3D世界,单卡秒级推理完成高精度重建,性能达SOTA,还具多特性,打破技术壁垒。
AI教父辛顿上海WAIC主题演讲:LLM真的理解语言,数字智能极其危险,可以无限复制
AI教父杰弗里·辛顿在WAIC开幕式演讲,对AI发展警惕且悲观。他认为LLM真理解语言,数字智能与生物智能差异大,AI进化快很危险,人类应全球合作研究让AI向善。
ICCV 2025 | 清华&腾讯混元X发现「视觉头」机制:仅5%注意力头负责多模态视觉理解
本文聚焦多模态大模型,提出基于 OCR 任务量化注意力头视觉偏好的方法,发现仅不到 5%“视觉头”主导视觉理解。还提出 SparseMM 策略优化 KV - Cache 资源分配,经多基准评测,性能和效率表现优。
首次实现第一视角视频与人体动作同步生成!新框架攻克视角-动作对齐两大技术壁垒
新加坡国立大学等联合发布EgoTwin,首次实现第一视角视频与人体动作联合生成,攻克视角 - 动作对齐与因果耦合瓶颈。它基于扩散模型,通过三大创新设计解决核心难题,实验性能超基线,为多领域应用提供落地基座。
扔掉人工公式:快手EMER框架,用“会比较、自进化”的模型重构短视频推荐排序
过去十年,推荐排序多依赖人工设计公式,但此模式遇瓶颈。快手策略算法团队提出 EMER 框架,用“会比较、能进化的 AI 模型”重构短视频推荐排序,在快手主 App 和极速版效果显著,还为行业提供解决方案。
256块NPU训成8B视频模型、超越Sora等一众闭源!抖音内容技术团队开源ContentV
近日,抖音内容技术团队开源ContentV,这是面向视频生成任务的高效训练方案。用256块NPU约4周训成8B参数模型,在多评估维度效果与主流方案相近,还探索了有限算力下训练路径,现推理代码与权重已开放。
60%情况下,主流大模型没理解风险只是装懂!别被模型的“安全答案”骗了
研究发现超60%案例中主流推理模型生成合规答案却未真正理解风险,存在系统性漏洞。淘天集团团队引入“表面安全对齐”术语,推出Benchmark研究该现象,还介绍了数据集生成流程及评测指标。
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白杨SEO分享多平台SEO排名关键词布局方法。先讲核心步骤,包括确定主题、做话题树、定优先级和内容类型,后详细介绍抖音、视频号等7个平台的关键词布局具体做法。