「VLM多模态理解能力」共找到 1578 篇相关文章
AI的七窍打通了!谷歌发布Gemini Embedding 2原生多模态嵌入模型
谷歌发布Gemini Embedding 2新型基础架构,将文字、图像等数据整合到统一维度,终结旧工作流。该系统赋予机器五维感知,建立跨媒介沟通语言,提升运行效率,在多场景有应用潜力。
从《塞尔达传说》理解 Agent 的上下文工程:Claude Skills 还是被低估了
Claude Skills 是为 AI 设计的「技能包」,能把复杂任务指令打包。作者认为其信息分层设计哲学是关键突破,以《塞尔达传说》为例,介绍了信息分层和按需加载理念,还阐述了三层架构及应用案例、挑战和通用原则。
NeurIPS2025 Spotlight | RobustMerge: 多模态大模型高效微调模型合并的全新范式
中科院、中山大学、北大团队针对高效微调模型合并难题,提出「方向鲁棒性」概念,揭示 PEFT 模块合并失败主因,给出 RobustMerge 解决方案,提升性能,成果开源。
We-Math 2.0:全新多模态数学推理数据集 × 首个综合数学知识体系
北京邮电大学、腾讯微信、清华大学团队提出We - Math 2.0,含知识体系、数据集及训练策略,可提升模型数学推理泛化能力。该成果在X上获关注,登Huggingface Paper日榜第一。
关于Nsight Compute中Compute Workload Analysis反映的Tensor Pipe Uti的理解
文章分析Nsight Compute中Compute Workload Analysis反映的Tensor Pipe Uti异常现象。通过实验和推算,发现ncu对L20 GPU上特定指令用错误执行延迟算指标,导致异常,还给出GEMM Kernel性能分析建议。
CVPR 2025 多模态大一统:斯坦福 x 复旦提出符号主义建模生成式任务
来自多机构研究团队提出基于符号化表征的生成任务描述框架,将符号化思维引入生成任务建模。实验证明,该框架在跨模态生成任务中表现出色,为推进生成式人工智能能力提供了成本效益高且可扩展的基础。
Deepseek V4 Pro发布,除了多模态,满足我对模型的所有想象
DeepSeek官方文档更新模型日期,意味着DeepSeek V4 Pro正式版来临,已在官方API提供。它采用MoE设计,接口能力强,Agent能力得到大幅强化,评测成绩亮眼,价格实惠且有API兼容性,不过有并发限制,近期还将上调价格。
全球首个多模态矢量动画生成框架,轻松拿捏跨平台轻量动画
复旦大学等团队推出OmniLottie框架,利用创新分词技术将视频、图文指令变成高质量矢量动画。团队还打造数据集MMLottie - 2M,构建测试基准MMLottie - Bench。实验显示,OmniLottie在多任务测试中优势明显。
中学生就能看懂:从零开始理解LLM内部原理【十三】|GPT 架构如何工作 ?
本文是对GPT架构工作原理的解读。介绍了GPT与Transformer的关系,阐述其从输入文本到预测下一词概率的流水线,详述训练和推理流程,还提及GPT架构进化的混合专家(MoE)模型。
CVPR 2026 Workshop征稿|第六届AdvML@CV:多模态大模型智能体安全
IEEE/CVF 计算机视觉与模式识别会议 CVPR 2026 6月3 - 7日在美国丹佛举办,期间6月3或4日将举办第六届对抗机器学习计算机视觉研讨会,聚焦视觉 - 语言智能体安全,现开启论文征稿并公布重要日期,给出投稿入口。