「全模态统一建模」共找到 815 篇相关文章
写2000字提示词，不如先一键生成3D白模！AI视频创作进入“预演时代”
随着AI模型能力增强，科班人士利用其专业能力在AI视频创作赛道优势明显。updream预演台将影视行业预演工作流引入创作画布，解决了AI视频生成中‘拍什么’和‘怎么拍’的问题，虽有局限但意义重大。
SGLang 中的 CUDA Graph 进阶指南
本文介绍 SGLang 构建 CUDA Graph 支持及改动。如 Runner/Backend 解耦与灵活组合；首创 Breakable CUDA Graph 并开源，能提高捕获灵活性；还实现 Prefill 的 Full CUDA Graph，同时介绍显存管理方法。
矩阵起源（MatrixOrigin）完成超千万美元A轮融资 | 5Y News
2026年8月6日，企业级AI基础设施厂商矩阵起源完成超千万美元A轮融资，由汉得信息参与投资的基金、亚康股份与Artesian Venture Partners注资。资金用于平台研发、市场拓展等。其产品具优势，获多方认可。
开源SOTA！商汤原生多模态一个大脑完成看图、推理、作画
商汤开源日日新SenseNova U1，用NEO - unify架构让像素和文字自由协作，多项指标达开源SOTA，适配10家国产芯片。它能完成看图、推理、作画等多任务，虽有局限，但后续优化值得期待。
ICLR 2026｜多模态大模型真的理解情绪吗？MME-Emotion给出了系统答案
多模态大模型迅速发展，但能否理解人类情绪存疑，且缺乏系统性评测框架。香港中文大学和阿里通义实验室团队提出 MME - Emotion 评测基准，评测 20 个主流模型，发现模型情感智能不足，为后续研究提供参考。
ICLR 2026 | Rebuttal 是一场「带着镣铐的舞蹈」？港科 RebuttalAgent 用心智理论「读懂」审稿人
香港科技大学研究团队提出 RebuttalAgent 框架，将心智理论引入学术 Rebuttal 任务。它通过 TSR 框架拆解任务，先‘读心’再‘落笔’，能生成有说服力回复，还可作为‘思维外挂’提升小模型表现。
2026 AI Memory最新综述：从理论到实战，一文读懂AI记忆的进化全景
2026年北邮百家MemoryOS团队联合华为发表《Survey on AI Memory》，涵盖AI记忆理论基础、4W分类体系、单/多智能体架构、评估方法与前沿趋势，梳理详尽全景图，还剖析未来挑战与方向。
一边秀肌肉，一边设围墙，NVIDIA 发布 OmniVinci，性能碾压 Qwen2.5-Omni，却被骂“假开源”
NVIDIA 推出多模态大语言模型 OmniVinci，结合架构创新与数据合成流水线，训练 token 仅为 Qwen2.5 - Omni 的六分之一，却在多项基准测试表现更佳。但采用限制商业用途的许可证，引发争议。
释放创造力：解密 AI 贴纸生成器的“神级”提示词模板
文章介绍日本网友分享的 Gem 应用，可上传照片生成各种风格贴纸。详细阐述提示词模板概念、规律特点，还给出波普艺术、日式复古火柴盒等多种贴纸风格提示词库及可用情绪列表，最后鼓励读者动手尝试。
PAS刊发西工大张伟伟教授智能流体力学重磅综述论文
西工大张伟伟教授团队受主编邀请，系统调研人工智能与流体力学交叉领域进展。通过科学计量学方法，展示发展脉络、现状与前沿方向，分析研究格局、梳理团队，为该领域提供全景图。