「VLM多模态理解能力」共找到 1578 篇相关文章
国产大模型「五强争霸」,决战AGI!
中国基础大模型市场形成「基模五强」格局,包括字节、阿里、阶跃星辰、智谱和DeepSeek。它们要么有钱,要么有人,各有特色与优势。未来竞争焦点是追求更高「智能上限」和突破「多模态能力」,决战AGI。
马斯克都惊呼太强!阿里Qwen3.5又一波端侧小模型发布
上周阿里发布Qwen3.5中等规模超强模型,现又推出端侧小模型,获马斯克称赞。其智能密度翻倍且原生多模态,各型号有Base版。不同参数模型性能出色,阿里布局完整生态链,开启智能化未来。
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。
让Claude Code更强大:解锁符号级代码检索能力
文章推荐一款免费工具Serena,它通过MCP与Claude Code对接,利用LSP协议统一调度语言服务器,让Claude Code获得符号级理解能力,极大提升处理代码的效率和准确率,安装使用也很简单。
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。
挑战Claude code和Cursor:阿里Qoder对标全球,AI编程迎来“上下文”革命
AI编程工具爆发式增长,‘上下文’成实用化难题。阿里推出Qoder平台,结合大模型与Agent,可深度检索代码、理解上下文。本文采访Qoder团队工程师,解析其定位、成本、技术路线等关键问题。
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。
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。
AI 会生成 PPT 之后,Runtime 决定了它能做多好
作者回顾PPT Agent发展,指出存在Agent理解操作文档及AI生成PPT表达单一的问题。提出Artifact Runtime概念,它让PPT可被持续操作,还能接管重复决策,但不能替代专业判断。
AI时代,这三个认知你需要转变
文章指出多数人用AI和用搜索引擎无异,分享三个认知转变。一是从需求侧到供给侧,要思考创造新能力;二是Coding成新‘识字’,需理解代码逻辑与AI协作。