「视觉语言预训练」共找到 3299 篇相关文章
SOTA级视频编辑新方法：无需训练一句话编辑视频，背景保持100%
传统视频编辑工作流被AI重塑，但现有AI方法存在问题，多源于反演 - 编辑范式。西湖大学AGILab提出无需反演和训练的FlowDirector，开销低、支持广且能100%保持背景，还采用新策略优化。
突发！曝阿里通义薄列峰离职，此前为应用视觉团队负责人
五一节后爆料阿里通义实验室应用视觉团队负责人薄列峰于4月30日离职。他曾带领团队做出爆款功能，现加入某互联网大厂。今年2月语音团队负责人鄢志杰也已离职，接替人选均成谜。
直播预约 | 强化学习训练能否不依赖外部知识优化模型的弱点？
论文提出 SwS 框架，针对强化学习场景，利用模型自我感知弱点驱动自动化问题生成，合成针对性训练数据。还对其进行多项扩展，在多个基准测试集和模型上验证有效，性能提升显著。
DeepSeek发布最新论文，5大杀手锏让大模型训练、推理暴涨
全球著名开源大模型平台DeepSeek在huggingface发布超强开源模型V3的论文，从硬件架构和模型设计双视角探讨高效训练和推理，提出DeepSeek - MoE、多头潜在注意力等创新技术，解决内存、计算效率等难题。
18.5K star！一键将电子书转为有声读物，支持1k+语言！
开源君分享开源工具`ebook2audiobook`，能将20多种格式电子书一键转为有声读物，支持超1100种语言，有语音克隆等功能，在Github获18.5K star，安装使用简单。
英伟达说，小语言模型（SLM)是智能体的未来
英伟达论文指出小语言模型（SLM）是代理人工智能未来。SLM参数小于100亿，可装在消费电子设备。英伟达认为其强大、适合代理系统且经济。微软、英伟达等多家厂商的小模型表现出色，文中还分析了SLM优势及代理架构。
清华&Qwen最新论文实证： VLM 智商与机器人操控能力“零相关”
清华和 Qwen 最新论文《VLM4VLA: Revisiting Vision - Language Models in Vision - Language - Action Models》测试 24 个 VLM 模型，构建极简 VLM4VLA 测试，发现 VLM 通用能力与机器人操控能力‘零相关’，还揭示视觉编码器短板。
性能最高提升7倍？探究大语言模型推理之缓存优化
文章探讨大语言模型推理缓存优化技术演进与未来展望，介绍了主流推理框架vLLM、SGLang，分析KV Cache、Paged Attention、Prefix Caching等技术的优化点，还提及LMCache、DeepSeek的缓存技术，最后提到MCP赋能可视化OLAP智能体应用。
无需训练，直接「算出」最强AI！理想汽车发现端侧Scaling Law
理想汽车基座模型MindVLA团队与国创决策智能技术研究所联合发布论文，提出面向端侧大语言模型的「硬件协同设计扩展定律」，解决大模型部署在端侧设备的难题，实现软硬协同设计，提升模型性能和研发效率。
揭秘！腾讯如何训练多智能体像专家一样设计游戏场景
腾讯游戏提出游戏场景自动布局生成系统IntelliScene 2.0，利用图像引导生成3D场景。它构建多智能体工作流，结合高质量数据集，经模型微调、视觉解析等步骤生成场景，经评估效果良好，为AI生成三维信息提供新路径。