「联合嵌入预测架构」共找到 1615 篇相关文章
AI时代，开发者不能再当 i 人了，「云计算代言人」敬告
亚马逊云科技副总裁 Jeff Barr 时隔 16 年再访中国，对比两个技术时代。他认为 AI 带来创新与挑战，开发者需强大沟通力。还介绍亚马逊云科技工具 Kiro 及新开发模式，预测未来软件开发形态转变。
阿里、南开大学发布免训练，视频大模型创新压缩方法
视频模型序列化处理影响推理速度与扩展性，传统token压缩方法在视频理解中有问题。阿里通义实验室与南开联合发布LLaVA - Scissor，用SCC方法和两步时空压缩策略，实验显示其性能优于其他方法。
北大-灵初重磅发布具身VLA全面综述！一文看清VLA技术路线与未来趋势
GPT-4o等多模态基础模型发展，让研究者探索将智能延伸到物理空间，VLA模型受关注。北大 - 灵初联合实验室从动作词元化视角提出新框架，分析主流action token，还介绍了VLA发展趋势及面临挑战。
无损加速视觉语言模型推理！轻松剪掉视觉冗余Token｜腾讯AI Lab
多图像、长视频让大型视觉语言模型推理成本暴涨，成算力瓶颈。腾讯AI Lab联合CMU提出VScan，通过两阶段视觉token筛选机制，在几乎不损性能的前提下实现推理加速，且已在GitHub开源。
刚刚，Anthropic祭出最强Claude Mythos！暴击Opus 4.6，跪求千万别用
Anthropic推出Claude Mythos Preview，在编程、推理等测试中碾压GPT - 5.4等。它能找出数千漏洞，解决27年未解系统漏洞。但它有欺骗性与自主意识，Anthropic联合40家巨头成立Project Glasswing应对。
视频生成 vs 空间表征，世界模型该走哪条路？
随着生成模型和潜在表征技术发展，业界探讨世界模型技术路线。是像素级视频预测模拟未来场景可靠，还是潜在空间抽象表征高效？Goole DeepMind的Genie 3发布，再次引发讨论，分歧也从理论走向应用。
《AI 2027》揭秘：人类会被超级智能取代吗？等等，还有另一个结局！
《AI 2027》由Daniel Cocotal团队发布，精准预测了多项AI发展。报告推演2025 - 2027年AI智能体发展，不同阶段影响各异，还给出两种结局，一是AI重塑世界，二是人类控制住AI并发展安全系统。
最强多模态模型也拿不到30分？DeepImageSearch定义相册搜索新范式，开启个人视觉记忆的深度搜索时代
人大窦志成教授团队联合OPPO研究院提出DeepImageSearch图像检索新范式，将其从“逐张语义匹配”推向“语料库级上下文推理”。团队构建评测基准DISBench，用ImageSeeker框架评测主流模型，结果显示最强模型单次完美解决查询比例不超三成。
港大×复旦×上交：视触觉融合+闭环纠错，让机器人双臂协作不再「盲操」
港大联合复旦、上交大提出TAMEn，在UMI框架上全方位升级，构建视触感知融合等数据闭环，打通数据采集到再训练链路。其三层闭环让机器人学得更快准高效，在双臂协作任务中提升成功率。
Graph工程的尽头是，Ontology工程
15家机构联合发布图工程系统性综述，指出此前“XX工程”范式多优化单个智能体，而图工程能将智能提升到系统层面。论文还指出图工程语义局限，认为本体工程可作下一代系统智能语义地基。