「多模态视频大模型」共找到 8238 篇相关文章
750城市+5000小时第一人称视频，上海AI Lab开源面向世界探索高质量视频数据集
上海人工智能实验室等机构联合推出持续迭代的高质量视频数据集项目Sekai，含Sekai-Real和Sekai-Game两个数据集，还训练了模型Yume。它特点突出，团队按四环节构建，望成世界建模等领域的数据基石。
挤干大模型高分「水分」！最强模型仅49分，南大傅朝友发布Video-MME-v2
南京大学傅朝友团队在 Google Gemini 评测团队邀约下推出视频理解新基准 Video-MME-v2。它有创新的分层能力体系与组级非线性评分，揭示模型与人类的巨大鸿沟、传统 Acc 指标虚高、“Thinking”并非总是增益等现象。
8B模型任务击败GPT-5？阶跃星辰开源Deep Think新框架，小模型解锁百万Token测试时计算
阶跃星辰推出并行协同推理框架PaCoRe，让大模型突破上下文窗口和处理速度限制。基于此框架，小模型能解锁百万级Token测试时计算。PaCoRe - 8B在数学基准测试中超越GPT - 5，还具备前沿性能、“综合”能力涌现等优势。
CVPR 2026 | 给扩散模型装上「物理引擎」: 北大彭宇新团队提出NS-Diff，使扩散模型学会流体与刚体力学
北大彭宇新团队提出 NS - Diff，将物理约束与强化学习结合，解决视频生成物理失真问题。它通过多模块提升视频物理真实感，实验表明在多数据集上超现有方法，降低物理运动误差。
推理快30%，性能超过千亿参数模型，15B模型Apriel-1.6重新定义端侧推理
ServiceNow人工智能团队发布的Apriel-1.6-15b-Thinker，以150亿参数体量，多模态推理能力强，推理Token消耗降超30%。它在AI分析指数成绩佳，优化计算成本，还介绍了训练策略与多维度性能实测情况。
tokens烧钱太快？试试这个四层模型组合
ClaudeCode等智能体兴起，开发者面临tokens不够用、主流模型降智问题。网络给出多模型策略缓解，网友将2026年主流模型分四档，还介绍了实际路由策略、部署建议，指出单模型依赖危险。
SIGCOMM 2026 | 从「人眼看视频」到「AI理解视频」：北大提出面向AI的实时通信框架Artic
AI 正从「文字聊天」走向「边看边聊」，传统实时视频通信难以满足需求。北大团队提出 Artic 框架，重构码率自适应等，实验显示其能显著提升准确率、降低延迟。
世界模型双冠王诞生！国产世界模型力压谷歌、英伟达等持续领跑
近日，Manifold AI 研发的世界模型 Worldscape 0.2 在 WorldArena 榜单夺冠，此前 WorldScape 0.1 也登顶 WorldScore。该模型参数规模小，进化靠 MoE 架构，展现国产世界模型实力。
大模型微调评测入门：看懂这些指标，才知道模型好不好
文章指出大模型微调中很多新手重“调”轻“评”，评测是决定模型落地的关键。介绍分类和生成任务评测指标，给出实操步骤，还说明如何综合判断模型好坏，最后展望评测技术朝自动化等方向发展。
只需一次指令微调，大模型变身全能专家天团，8B模型性能反超全微调基线 | ACL25 Oral
预训练大模型适应专业领域需高昂微调成本，稀疏混合专家架构虽能提升推理效率，但从头训练耗资源。浙大与Thomson Reuters团队提出SIMoE，单阶段微调就能升级大模型，还解决传统方法两大局限，在性能和效率上双突破。