「多模态LLM」共找到 1855 篇相关文章
独家|前DeepSeek核心研究员魏浩然出任百度文心多模态算法负责人
9月3日消息,原DeepSeek核心研究员魏浩然带队转入百度,任文心大模型多模态算法负责人。此前他在多模态与端到端OCR底层重构有突出成绩,这是百度布局青年顶尖研发人才的又一动作。
OpenVision 2:大道至简的生成式预训练视觉编码器
多模态大模型浪潮中,视觉模块是关键。此前OpenVision训练管线复杂,成本高。研究者提出OpenVision 2,移除文本编码器与对比学习,引入随机丢弃视觉token技巧,性能佳且效率高,挑战了对比学习范式。
苹果新研究:不微调、不重训,如何让AI提问效率暴增6.5倍?
苹果与牛津、港城大合作提出 BED - LLM 方法,能让 AI 解决问题能力提升 6.5 倍,无需微调重训。它基于序贯贝叶斯实验设计框架,通过三重智慧设计,经测试全面超越基准方法,或开启‘智慧对话’时代。
【综述】MRAG5项关键技术(一):解析、索引
文章围绕多模态检索增强生成(MRAG)的关键技术展开。介绍多模态文档的三种类型,阐述文档解析与索引的方法,包括基于提取和基于表示的方法,还指出基于提取方法存在的局限性。
Karpathy最新分享!给大模型做好“服务”将是巨大机会
近日,Karpathy在AI Startup School演讲,提出AI正从根本改变软件。他将软件分三个时代,认为LLM是全新操作系统,还指出其特长与局限,点明AI时代两大机遇:部分自主应用和构建Agent友好工具。
给 Agent Skills 装上眼睛:MMSkills 用多模态技能包教会智能体看状态、做决策
上海交通大学和小红书团队推出面向通用视觉 Agent 的多模态技能框架 MMSkills,将可复用技能扩展为多模态程序性知识,通过 branch loading 调用视觉证据,在 GUI 与游戏任务评测中表现出色。
给几何图片写标题就能让AI更聪明,UIUC发布高质量可泛化几何数据集
随着多模态大语言模型在视觉问答等任务广泛应用,其几何推理能力成研究热点。现有方法泛化能力有限,UIUC团队提出Geo - Image - Textualization框架,发布GeoReasoning - 10K数据集,提升模型几何推理表现。
让大模型“吃一堑长一智”,南理工百度等提出模型记忆新方法
南京理工大学联合百度等提出新方法ViLoMem,构建视觉流+逻辑流的双流语义记忆,让模型“从错误中学习”。它能在多模态基准提升模型表现,强模型记忆还可迁移给小模型。
让大模型基于「图像事实」说话:用事实文本+自适应编辑,让语言偏见无处遁形丨ICLR'26
多模态大模型看图常“脑补”,存在对象幻觉问题。北航团队提出AFTER框架,含FAS和QAO模块,能在主流LVLM和基准上显著降低幻觉,且推理开销低,为多模态助手落地提供实用路径。
14%论文都有AI代写?Nature:每7篇就有1篇藏有ChatGPT特征词
据Nature报道,研究发现在2024年PubMed上超20万篇生物医学研究摘要频繁出现LLM特征词。部分国家和学科中,AI辅助写作比例超五分之一且趋势上升,作者还会引导LLM规避痕迹。