「LynkSoul VLM v1」共找到 612 篇相关文章
AI生成视频总不符合物理规律？匹兹堡大学团队新作PhyT2V：不重训练模型也能让物理真实度狂飙2.3倍！
匹兹堡大学团队提出 PhyT2V 框架，论文已被 CVPR 2025 接收。该框架不依赖重训练或大量外部数据，通过链式推理与迭代修正机制，增强主流 T2V 模型物理场景泛化与生成能力，应用前景广。
刚刚，小红书开源了首个多模态大模型dots.vlm1，性能直追SOTA！
小红书人文智能实验室（hi lab）低调开源视觉语言模型dots.vlm1。该模型基于自研视觉编码器构建，在视觉理解和推理任务上接近SOTA水平，实测表现惊艳，还介绍了其技术架构、预训练数据布局等内容。
神秘霸榜模型现真身：小米MiMo-V2 Pro，国内首个万亿参数+1M上下文，为Agent而生！
小米全新一代面向 Agent 的大模型家族官宣，包括 MiMo-V2-Pro Preview、MiMo-V2-Omni 和 MiMo-V2-TTS。MiMo-V2-Pro 性能优异，在多场景实测表现出色，技术有创新，API 开放且定价低，已融入小米多业务与生态。
包云岗：不止步于原位替代ARM，开源是RISC-V破局的关键
在全球半导体产业格局重构背景下，RISC-V从边缘走向核心。第五届RISC-V中国峰会举办，包云岗分享其产业应用观察。虽前景好，但RISC-V面临诸多问题，他认为开源是破局关键，还介绍了降成本案例和香山项目。
今夜的荣光属于MiMo V2.6。
本文作者实测对比同日发布的Grok 4.7与小米MiMo V2.6两大模型，认为MiMo V2.6在性能、价格、速度上满足大模型"不可能三角"，体验超预期且全面开源，对AI从业者实用性极强。
Suno V5让整个B站开始文艺复兴了。
文章指出B站鬼畜区曾没落，如今因Suno V5迎来文艺复兴。爆款AI音乐鬼畜频出，如漫游会议室的作品。介绍了用Suno V5创作歌曲及视频的方法，还强调鬼畜精神回归，小破站分享快乐的意义未变。
DeepSeek-V3.2-Exp：用稀疏注意力打破长文本效率瓶颈
在NLP领域，处理长文本时传统注意力机制效率低。DeepSeek团队推出DeepSeek-V3.2-Exp模型，引入稀疏注意力机制，在保持性能同时提高长文本处理效率，降低计算复杂度，在多基准测试中表现良好。
DeepSeek推理再提速80%，V4正式版定档7月中旬
DeepSeek两天前开源DSpark推理加速框架，已在V4预览版在线服务跑真实流量，使生成速度提升60% - 85%。DSpark化解推测解码问题，在多模型超Eagle3和DFlash。V4正式版7月中旬上线，将引入峰谷定价。
无需训练！让VLM同时具备「视觉」与「推理」能力，数学题得分暴涨30%
当前视觉语言模型（VLM）像‘视力好但数学差的学生’，论文指出问题根源是数据不足和能力分布不均。提出‘模型合并’方案，实验显示在数学基准测试中表现亮眼，还通过实验揭示层间能力分布。
Jina-VLM：可在笔记本上跑的多语言视觉小模型
Jina AI 发布 2.4B 参数量的视觉语言模型 Jina-VLM，在多语言视觉问答任务达 SOTA。它引入注意力池化，连接视觉与语言基座，支持 29 种语言，能高效处理问答等任务，对硬件需求低。