「多模态知识图谱」共找到 1408 篇相关文章
让机器人看视频学操作技能，清华等全新发布的CLAP框架做到了
近日，清华联合星尘智能、港大、MIT提出 CLAP 框架，能将视频运动空间与机器人动作空间对齐，解决‘数据饥荒’‘视觉纠缠’等问题，可让机器人从视频学技能，还缓解知识迁移难题，推动机器人产业化。
用 LLM Wiki 给自己搭一个会越用越值钱的第二大脑
这是基于Andrej Karpathy的LLM Wiki模式构建的开源项目，能方便实现第二大脑。上传资源后Claude会主动提取实体、建立概念网络，知识会‘自己生长’，用得越久边际价值越高。还介绍了安装及使用方法。
豆包大模型2.0+Claude Skills，3步装好，终于有AI能帮我"看视频做笔记"了！火山引擎全系列可用！
传统视频总结工具只基于音频总结，内容浅显。而豆包大模型2.0是多模态原生模型，能同时处理画面和声音。只需3步安装配置，就能让它真正“看”视频，输出详细笔记。
GitHub一周2000星！国产统一图像生成模型神器升级，理解质量双up，还学会了“反思”
智源研究院发布国产开源统一图像生成模型OmniGen 2.0版本。它增强理解与生成能力，打通多模态生态。玩法简单，技术有创新，还引入反思机制和新基准，推理效率提升，且将全面开源。
AI自己写代码做科研还跑赢了前沿算法？清华团队开源Alchemy框架
清华团队开源 Alchemy 框架，它是面向自动化 AI 科研的标准化研究环境，能让 AI Scientist 摆脱工程负担，专注算法创新，还支持多领域、多任务，具有多种特性，在多模态推荐任务中表现出色。
警告：你的Agent可能无法"解决"真实世界的视觉问题
文章提出 AgentVista 评测基准，含 209 道任务，横跨 7 大领域 25 个子方向。评测 14 个主流模型，最强的 Gemini - 3 - Pro 准确率仅 27.27%，揭示多模态 Agent 在视觉理解、工具调用等方面挑战大。
感知错误率降低30.5%：隐式感知损失让模型主动“睁大眼睛” | UIUC＆阿里通义
伊利诺伊大学香槟分校与阿里通义实验室推出多模态推理强化学习算法PAPO。它用隐式感知损失设计，解决感知与推理脱节问题，在多基准测试中表现优，但有KL_prcp Hacking现象。
本来今天标题想炸裂一下，飞书没让我用，但确实很炸裂。
作者作为飞书深度用户参加飞书大会，介绍其更新内容。有正式上线的飞书知识问答、补全的AI会议功能，还有新的飞书Aily、飞书妙搭和多维表格新能力，能提升企业管理和协同效率。
充分激发模态协作，MokA量身打造MLLM微调新范式
当下多模态大模型微调多「照搬」单模态微调策略，忽视模态差异。中国人民大学和上海人工智能实验室团队提出 MokA 方法，兼顾单模态与跨模态建模，在多基座、多场景实验中显著提升性能。
V4Flash 的价格、Opus4.8的能力，Ox Alpha （牛来）正式开源！
Ox Alpha 匿名模型上线 OpenRouter 后表现亮眼，消耗大量 tokens 并终结 DeepSeek 霸榜纪录。官方揭晓其为智谱 GLM - 5.3 Flash，价格低、能力强，经多场景测试，多模态理解等维度达顶尖水平。