「双视觉编码器架构」共找到 2408 篇相关文章
Zed 为什么不用自己造 Agent？OpenAI 架构师给出答案：Codex 重划 IDE × Coding Agent 的分工边界
文章围绕Coding Agent展开，介绍其构成、构建Harness的挑战，还阐述Codex作为集成系统优势、使用方式及未来发展。强调将模型与Harness共同开发，能更好理解模型行为，Codex可助力构建差异化产品。
万帧照片级仿真，打通视觉机器人学习的感知与物理鸿沟：国产仿真器GS-Playground入选RSS 2026
清华大学等联合提出高通量视觉高保真仿真器GS - Playground，被RSS 2026录用。它解决现有仿真器渲染开销高、资产制作依赖人工、Sim2Real迁移鸿沟大等问题，是全栈重新设计的仿真基础设施。
SceneSplat: 基于3DGS的场景理解和视觉语言预训练，让3D高斯「听懂人话」的一跃
文章引入 SceneSplat，首个在 3DGS 上原生运行的端到端大规模 3D 室内场景理解方法，提出自监督学习方案，构建发布 SceneSplat - 7K 数据集，在多个实验中达 SOTA 效果。
网络顶会获奖！华为提出端网协同RDMA传输架构，解决大规模AI集群网络可扩展性问题
全球网络通信顶会 ACM SIGCOMM 2025 落幕，华为与港科大合作的 DCP 研究成果获奖。该论文提出数控分离传输架构 DCP，解决大规模 AI 集群网络可扩展性难题，实验显示其性能优于现有 RDMA 方案。
清华姚班团队，开源具身智能视觉语言动作（VLA）模型工具箱，打造行业通用技术底座
清华姚班团队所在的原力灵机公司，开源了基于PyTorch的视觉语言动作（VLA）模型工具箱Dexbotic。它能打造通用底座，解决行业研发困境，其预训练模型表现出色，还与Hugging Face合作推出评测平台。
三重Reward驱动的运维智能体进化：多智能体、上下文工程与强化学习的融合实践
文章阐述了AI原生时代下，面向技术风险领域的智能体系统（DeRisk）的架构设计、核心理念等。介绍运维智能体发展现状，提出其技术演进需找三类Reward，还介绍相关概念、DeRisk架构，给出实践案例并将开源技术产品。
智谱新模型也用DeepSeek的MLA，苹果M5就能跑
智谱AI上市后发布新成果，开源轻量级大语言模型GLM-4.7-Flash，API免费开放调用。该模型是30B总参数、3B激活参数的MoE架构，定位为“本地编程与智能体助手”，评测表现佳，采用MLA架构，多平台支持。
万亿思考模型新速度！蚂蚁开源Ring-2.5-1T：IMO金牌水平，强；混合线性架构，快！
蚂蚁集团发布全球首个开源混合线性架构万亿参数模型Ring - 2.5 - 1T，打破深度思考牺牲推理速度和显存的‘不可能三角’。还同期发布扩散语言模型LLaDA2.1和全模态大模型Ming - flash - omni - 2.0，想做成可复用底座。
仅保留35% Token，性能反超原模型！快手可灵等用视觉信息引导音频压缩，推理时间直降42%
Omni - LLM计算浪费严重，快手可灵等团队提出OmniSIFT框架。它利用音视频非对称依赖关系，通过时空联合剪枝压缩视频、视觉引导筛选音频Token，大幅减少Token数量，提升性能和推理效率。
VLM 实现 10%的精度提高，13.1倍加速！纽约大学新算法让视觉语言模型更小、更快、更准确
纽约大学研究团队用QSVD新方法让视觉语言模型（VLM）效率飞跃，在普通GPU上实现13.1倍加速。它将Q、K、V矩阵捆绑处理，设计秩分配策略，引入量化方案，经多模型评估，展现出低硬件成本、高精度优势。