「多模态条件控制」共找到 1472 篇相关文章
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。
自动驾驶优化:从复杂性到实时工程
本文深入探讨自动驾驶技术栈端到端架构,阐释从上下文感知传感器融合到MPC求解器等优化技术,如何将原始传感器数据转化为安全控制指令,还介绍轨迹规划、实时计算预算及调试等内容。
AI 开发时代的“能力暴露与禁止空间”方法论:TPDD 与高层测试闭环
文章指出大模型加速软件开发范式演进,AI 深度介入开发带来新生产路径,但也放大风险。作者提出 TPDD 方法论,通过提前定义测试点与边界条件,平衡能力利用与风险控制,确保系统可控、安全、可持续。
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。
邱锡鹏团队新作:让机器人学会「察言观色」
复旦大学邱锡鹏团队等发布全新操作框架 RoboOmni,突破传统 VLA 依赖显式指令局限。它融合多模态信号,构建数据集,在成功率等方面超基线,以跨模态指令让机器人主动推断意图,开启具身智能‘共情时代’。
豆包背后的“超算大脑”:字节ByteRobust系统跑20多万张GPU,性能刷新SOTA
字节跳动自研的ByteRobust系统登上SOSP 2025,部署于超20万张GPU平台,9600张GPU训练三个月ETTR达97%。该系统应对LLM训练故障,由控制和数据平面构成,能自动发现修复故障,提升训练效率与稳定性。
DeepSeek刚解决了AI视觉最后一块拼图:极低成本+精准视觉定位,AI接管电脑已无死角
DeepSeek放出新论文《Thinking with Visual Primitives》,解决多模态大模型中长期被忽视的“说不清位置”问题。提出将空间标记作为“最小思维单元”插入推理链条的方案,在多个任务上达前沿水平,但也存在精度、触发机制和泛化能力等局限。
编程进入「对讲机」时代!Claude抢发语音写代码,转录Token全免费
Anthropic给Claude Code加语音模式,输入 /voice,长按空格说话即可输入,转录Token全免。OpenAI的Codex也更新类似功能。语音编程在Debug、架构讨论等场景好用,但识别变量名等仍有短板,未来编程将多模态。
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。
2G 内存跑 Gemma 3n 完整版!全球首个 10B 内模型杀疯 LMArena:1300 分碾压记录
当地时间6月26日,谷歌正式发布Gemma 3n完整版,可在本地硬件运行。它是开源大模型,具多模态能力,最低2GB内存设备就能跑,E4B模型LMArena测评表现佳,还有MatFormer架构等多项创新。