「多模态视觉语言模型」共找到 2249 篇相关文章
上海AI实验室造出首个「通才」机器人大脑:看懂世界+空间推理+精准操控全拿下
上海人工智能实验室联合多家单位提出通用具身智能大脑框架VeBrain,能集成视觉感知、空间推理和机器人控制能力。它统一三类任务语言建模范式,有“机器人适配器”,配套VeBrain - 600k数据集,性能测试表现出色。
Qwen深度研究一夜升级!可生成网页和音频播客,新模型能认医生手写体
Qwen版深度研究加速进化,增加听觉和视觉输出,可生成网页和音频。改进功能同时更新模型,Qwen3 VL能识别医生手写体。实测新功能表现出色,Qwen3-VL系列更新后性能优异。
生成式视角重塑监督学习!标签不只是答案,更是学习指南 | ICML 2025
上海交大等机构团队在ICML 2025提出预测一致性学习(PCL),通过扩散过程消减标签信息,引入噪声标签,将标签学习分解为渐进式任务,实现标签信息复用。在多模态任务实验中,PCL表现优于传统监督学习。
Codex给V4-Flash装上眼睛,DeepSeek也会文档OCR
GitHub上的项目codex-vision-proxy让接进Codex的DeepSeek能看图,不用换模型或等官方,装本地代理即可。它还附带视觉工具包,在智能文档解析和OCR上潜力大,证明多模态能力可长在管道上。
全图与切片并非等价?LLaVA-UHD-v3揭示差异推出高效全图建模方案
随着多模态大模型发展,处理高分辨率图像成关键。主流视觉编码范式难兼顾性能与效率,清华和中科院团队发布 LLaVA-UHD v3,提出 PVC 框架,对比 SBE 和 GNE,验证其在提升效率同时保留模型能力。
Rex-Omni:用 3B 模型颠覆目标检测
长期目标检测依赖传统坐标回归模型,MLLMs方法存在不足。IDEA研究院提出30亿参数的Rex - Omni多模态大模型,在零样本测试中表现超现有回归模型,还具备丰富语言理解能力,有独特设计和训练流程。
DeepSeek-OCR 2再进化,对图像理解已经像人一样逻辑推理了
DeepSeek-OCR 2升级,保持前代高效压缩率和解码效率,引入DeepEncoder V2,模仿人类视觉因果流机制,将图像理解转为逻辑推理,在文档解析领域实现逻辑重构,性能显著提升。
SimpAgent (ICCV2025 Highlight):上下⽂简化重塑GUI智能体,更少计算,更强性能
在多模态大模型加持下,纯视觉GUI智能体成通用操作智能体重要方向,但面临元素与历史上下文问题。哈工深和华为提出SimpAgent,从上下文简化建模入手,实现更快更强性能,工作被ICCV 2025录用。
昆仑万维多模态视频生成开源,影音图文全统一
昆仑万维开源的SkyReels-V3,通过统一多模态上下文学习框架,实现参考图像生成视频、视频持续扩展及音频驱动虚拟数字人功能,在视觉质量与指令跟随性上逼近闭源顶尖水平,为开源社区提供强大研究基座。
实测Claude Opus 4.7,好好的模型也开始不说人话了。
作者实测Claude Opus 4.7,它已全渠道上线,价格不变。该模型有多处更新,如隐形涨价、视觉能力提升、审美进步,但也出现不说人话的问题,还新增了effort档位、/ultrareview命令和Cyber Verification Program。