「多模态知识图谱」共找到 1408 篇相关文章
谷歌深夜双发！最便宜Nano Banana来了
谷歌深夜上线Nano Banana 2 Lite和Gemini Omni Flash。前者是最快最便宜文生图模型，4秒生图且成本低；后者是视频生成模型，支持多模态输入和对话式编辑。二者串联打通创作流水线，还集成SynthID水印技术。
AI赛博活佛Andrej Karpathy最新访谈：我学到了他最核心的思维方式
10月17日的Dwarkesh播客访谈里，AI科学家Andrej Karpathy分享思维方式、对AI发展的思考及做AI教育的思路。他用“一阶项”思维抓核心，教学先让学生经历问题，还提出知识可能拖累模型等观点。
太多人误解了「苦涩的教训」
《“苦涩的教训”》一文常被误解，其核心观点是能充分利用计算资源扩展的方法会超越不能扩展的方法。人类知识短期易获好结果，但长远看，唯有随算力增长的方法最终胜出，如深蓝、AlphaGo Zero的案例。
半年复盘，AI迎来预训练后的新瓶颈。
2025年上半年AI领域发展加速，编码和多模态能力提升。但模型在综合能力上遇到第二轮瓶颈，编码能力强时通用认知能力‘拉胯’，或与RL阶段使用编程数据有关，红杉新基准或推动模型均衡发展。
UIUC清华微软联合提出PlugMem：当Agent记忆告别「经历」，开始存储「经验」
随着大语言模型Agent长期运行，‘记忆该如何设计’成核心问题。UIUC、清华、微软联合提出PlugMem，将记忆拆分为三类，以知识为单位存储，在三类任务中验证其有效性，为Agent长期记忆设计提供新思路。
陶哲轩亲自曝光：AI破解数学难题，竟全是「抄」的？
数学大神陶哲轩发现，AI声称破解的Erdos难题，实则是多年前已被人类解决的旧闻。他指出当下AI进化逻辑并非创新，而是利用算力扫描人类文献的‘长尾黑洞’，其核心价值是填补人类知识遗忘漏洞。
π0.7来了！涌现出组合泛化、跨本体迁移能力，VLA又行了？
具身赛道玩家 Physical Intelligence 发布新模型 π 0.7，它展现出组合泛化和跨本体迁移能力，还能通过知识蒸馏学会优化技巧。其强大源于杂数据和细提示，未来有望解决复杂任务。
Meta 143亿挖角后的首个作品：Alexandr Wang 推出闭源模型，杨立坤点赞
沉寂9个月后，Alexandr Wang带队的Meta发布新一代模型Muse Spark。它是原生多模态推理模型，性能媲美Gemini Pro和GPT 5.4，在多领域有应用潜力。不过闭源引争议，且在部分领域有短板。
面向业务落地的AI产品评测体系设计与平台实现
文章聚焦淘宝闪购技术部AI产品评测，先介绍AI业务应用场景与评测挑战，接着阐述评测体系从多方面思考的要点，包括评价维度、评测方式等，还提及平台建设成果，最后展望未来多模态评测等规划。
图像编辑新神器：英伟达用拍电影思维解决图像编辑与世界模拟一致性难题
AI图像编辑物理一致性难题待解，现有方法易产生违反物理定律的漂移编辑。英伟达和多伦多大学提出ChronoEdit框架，将图像编辑视为拍微型电影，借助视频生成模型的时间连续性知识解决问题，在实验中表现卓越。