「多模态指令」共找到 1159 篇相关文章
首个地球科学智能体Earth-Agent来了,解锁地球观测数据分析新范式
上海人工智能实验室与中山大学联合研发的 Earth - Agent 解决了多模态大语言模型用于地球科学研究的痛点。它将领域知识工具封装化,利用 LLM 智能规划调度。经 Earth - Bench 评估,其在多方面表现出色,未来发展前景广阔。
谷歌2.5 Image:『你是我的神』,准备丢掉PS了
谷歌新出的大模型Gemini 2.5 Flash Image实现AI图像创作一致性、真实性新高度。它能理解手绘图表、解答问题及完成复杂编辑指令,可在Gemini和Google AI Studio免费使用,表现出色,有望取代很多PS任务。
全球首次,「AI记忆」开源落地!MIRIX同步上线APP
加利福尼亚大学圣迭戈分校博士生王禹和纽约大学教授陈溪联合推出并开源全球首个多模态、多智能体AI记忆系统MIRIX,还上线桌面端APP。MIRIX性能远超传统方法,首次将记忆分六模块,用多智能体系统控制。
最鲁棒的MLLM!港科大开源「退化感知推理新范式」 | AAAI'26
多模态大语言模型(MLLMs)在真实世界视觉退化下性能崩溃,制约产业落地。港科大等团队开源的Robust - R1被AAAI 2026接收为Oral,提出显式结构化推理新范式,实现质量与鲁棒性双重突破。
大模型在具身推理上「翻车」了?4496 道题全面揭示短板
美国东北大学等提出BEAR基准评估MLLM具身智能子能力,用4496道题测试20个模型。发现多模态大模型具身能力不足,还分析错因,开发BEAR - Agent提升模型具身推理能力,在仿真测试中效果显著。
硬件只是入场券:AI可穿戴的百万销量背后,软件与场景才是终极战场
InfoQ《极客有约》X AICon 直播探讨 AI 硬件进阶。Plaud、Rokid 等企业代表认为,AI 硬件成功关键在于早布局、结合需求与设计。软硬件一体是核心,可在传统硬件难胜任场景脱颖而出,多模态交互有挑战也有应用。
现代GPU体系结构Cache Operators行为研究
本文基于Compute Capability 8.9的L20 GPU进行实验,对NVIDIA PTX Cache Operators行为做进一步探究,验证了STG指令命中L1 Cache时执行Write Through等结论,还提出了遗留问题待解决。
代码怎么才能跑的更快
文章围绕让代码跑更快展开,先介绍调整源代码的方法,如降低循环开销、去除内存引用等,又阐述使用硬件加速指令,像用 SIMD 函数、避免分支语句等,还提及多核并行和分析瓶颈等要点。
AI 出图为什么总很土?2100 星开源 Skill 用 244 行给了答案
AI出图常显土气,开源项目`gc - minimal - zine - poster`用244行文档给出答案。它将日系zine感拆分为可执行指令,规定九个渲染问题,还给出取值区间和自检方法,能防止风格自我复制,且适配多种Agent。
「Thinking with Images」推理速度太慢?「Zooming without Zooming」 让AI不调用工具也能「明察秋毫」!
上海交通大学与蚂蚁集团联合团队发布多模态大模型成果“Zooming without Zooming”。该研究提出R2I方法,将“缩放”转为训练目标,使模型单次前向传播实现细粒度感知,团队开源的ZwZ模型家族达开源SOTA性能。