「视觉语言理解」共找到 2156 篇相关文章
Loop-ViT:让AI学会「反复思考」,3.8M参数小模型追平人类平均水平
香港科技大学等团队提出 Loop - ViT,将循环 Transformer 引入视觉推理领域。该模型参数少但性能强,3.8M 小版本追平人类平均水平,揭示视觉推理任务中‘思考时间’比‘模型大小’更重要。
阿里 Qwen3-TTS 全新上线!支持9种方言+49种音色,连天津味儿都拿捏了!
阿里通义团队上新 Qwen3-TTS 文本转语音模型,主打拟人语音表达、丰富音色体系与多语言多方言能力。有 49 种高保真音色,支持 10 种语言、9 种方言,还能智能调节语速和韵律。
设计行业天塌了!Anthropic再推王炸产品Claude Design:设计稿、原型、PPT一句话搞定
Anthropic推出平台级产品Claude Design,用Claude Opus 4.7模型助力设计。它能让各类用户完成视觉内容创作,有多种使用场景和便捷工作流程,还给出内部设计师使用建议。
让代码接管世界演化,西湖大学发布Code视频世界模型
西湖大学研究团队提出 Code World Model,将‘世界如何演化’和‘世界如何被看见’拆成两个互补问题,由 Coding Agent 决定世界演化,代码执行规则,视频模型转化为视觉观察,有应用潜力。
「神经软件」正在到来,人类代码将失去意义!
Lambda Labs CEO Stephen Balaban 在英伟达 GTC 2025 提出神经软件概念,指不再写代码,让大语言模型成软件。它没传统软件的 bug 问题,未来计算机或端到端神经化,虽有争议,但变革在加速。
靠 AI起飞的千亿市值公司,如今要被AI“卷死”了?股价因GPT-5瞬间逆转、CEO亲承:我负有责任
语言学习平台 Duolingo 推行‘AI 优先’战略,虽遭反对但营收增长、股价上涨。不过 OpenAI 推出 GPT - 5 后,其股价急转直下,CEO 称对公众困惑负责,还被律所调查。
DeepSeek-OCR 2 架构创新性能暴涨 3.73%
DeepSeek-OCR 2核心技术突破集中于DeepEncoder V2架构创新与端到端优化。如视觉Tokenizer低参高效压缩Token,LLM式视觉编码器用双流注意力驱动因果建模等,还采用三级训练流水线提升效率。
推理效率狂飙60倍:DiDi-Instruct让扩散大模型16步超越千步GPT
普渡大学等研究者提出 DiDi-Instruct 后训练方法,可将扩散大语言模型推理加速 60 倍,超越传统 GPT 模型。该方法实现推理效率与效果双提升,为大语言模型落地提供新方案。
ERNIE 5.0:走向原生统一的万亿参数多模态基础模型
过去多模态模型‘拼接式’方案存在理解与生成割裂问题,ERNIE 5.0 借此提出,用统一自回归框架做多模态理解与生成,在架构、训练与系统层面有创新,评测中各模态能力表现出色。
无VAE扩散模型! 清华&可灵团队「撞车」谢赛宁团队「RAE」
清华大学智能视觉团队和快手可灵团队联合推出《Latent Diffusion Model without Variational Autoencoder》,提出 SVG 框架,用预训练视觉特征编码器替代传统 VAE,解决了传统「VAE + Diffusion」范式的效率与通用性痛点。