「提示词理解」共找到 1266 篇相关文章
世界模型有了开源基座Emu3.5!拿下多模态SOTA,性能超越Nano Banana
北京智源人工智能研究院的悟界·Emu3.5是最新最强的开源原生多模态世界模型,能处理图、文、视频任务,在多项权威基准上性能亮眼,还具备理解长时序等能力,背后有技术创新,且选择开源。
登上Nature子刊!Meta脑机接口重大阶段性进展,超高实时解码准确率
Meta在非侵入式脑机接口研究取得重大进展,Brain2Qwerty v2能从原始脑信号实时解码句子,平均词准确率达61%,最优78%。研究团队开源训练代码,数据集也同步开放,但应用于临床仍面临精度和设备限制。
长得好看又会「看脸色」,这家具身公司不卷「干活」卷「懂你」,天使轮再获数千万战略加注
2026年具身智能转向家庭场景,深穹星核认为面向C端核心是意图理解,推出VLIA模型。其与头部公司合作获意图数据,还与星闪联盟合作推动产品落地,有三层技术护城河,探索长期陪伴机制。
去掉 VAE 之后,商汤用 8B 参数重新定义了开源生图的上限
商汤SenseNova U1开源后引发开发者社区关注,它基于NEO - unify架构,摒弃VAE,实现多模态理解与生成原生统一。在多项基准测试中表现出色,还针对企业办公场景优化,成为生产级任务新选择。
DeepMind率先提出CoF:视频模型有自己的思维链
DeepMind在Veo 3论文中提出帧链CoF概念,类比语言模型CoT,让视频模型能时空推理。实验显示Veo 3有通用视觉理解能力,能零样本解决视觉任务,未来通用视频模型或取代专用模型。
治好多模态近视和走神!上海大学去偏干预显著提升模型性能
多模态大模型存在“近视”和“走神”问题,总是过度关注图像底部而忽略核心内容。上海大学与南开大学研究团队用两条数学公式去偏干预,无需增加计算成本,却能显著提升主流模型视觉理解能力。
20美元,扒掉AI安全底裤!智能体2小时,攻破160亿美元巨头
红队安全创业公司CodeWall的AI智能体,花20美元Token费、运行2小时,自主选麦肯锡为目标,攻破其「数字大脑」Lilli,获4650万条聊天记录等读写权限,暴露AI安全隐患。
AI视频进入蒸汽机时代
百度蒸汽机 2.0 迎来重磅升级,推出行业首个通用 AI 长视频生成功能,突破时长限制,引入交互式需求表达功能。它解决了传统视频生成痛点,在多个维度优化创新,还带来商业应用新可能。
Google Nano Banana 与 GPT-4o Image 1:哪款 AI 图像生成更好?
2025年8月26日,Nano Banana发布引关注,而GPT - 4o Image 1是主流常用图像生成器。文章从关键指标、生成速度对比二者,又用相同提示词在多种场景对比,分析各有优劣,适用场景不同。
ICCV2025 | One image is all you need,多模态指令数据合成,你只管给图,剩下的交给Oasis
近年来多模态指令数据合成依赖人工设计提示词,成本高。本文提出 Oasis 方法,仅靠图像生成数据,打破传统输入模式,还开源代码库 MM - INF。实验显示其数据多样,能提升 MLLM 性能。