「理解与生成统一」共找到 3126 篇相关文章
现在,你可以在手机上用AI生成一个APP了。
作者参加百度Create 2026 AI开发者大会,介绍百度秒哒。它是能帮开发产品的Agent,虽与顶级产品有差距,但全链路适配、对国内生态友好。大会上线APP版,能直接生成安装包,操作简单,解锁普通人创造力。
Jina 第4版:多模态向量检索,统一适配,挑战3大任务
Jina第4版基于Qwen2.5 - VL模型扩展,支持单向量和多向量输出。它经对比学习和任务特化训练,推理时可按需选LoRA适配器,能利用多模态处理能力优化不同任务性能。
微软研究院BioEmu登上Science,用生成式AI重塑蛋白质功能研究
7月10日,微软研究院AI for Science团队在《Science》发表成果,提出生成式深度学习模型BioEmu,结合多类数据训练,能模拟蛋白构象变化,有多项核心创新,已开源,未来将拓展应用场景。
ICML 2025 Spotlight | 新理论框架解锁流匹配模型的引导生成
西湖大学冯睿骐、吴泰霖等针对流匹配模型能量引导算法难题,推导新理论框架,提出三大类实用算法,给出性能分析与比较,为流匹配引导采样及生成模型应用提供理论基础。
VLA统一架构新突破:自回归世界模型引领具身智能
北京智源研究院联合中科院自动化所提出 UniVLA 全新 VLA 模型架构,基于全离散、自回归机制建模多模态信号,后训练引入世界模型。它刷新多项基准纪录,在真机操控和自动驾驶有潜力,为多模态感知决策融合带来新思路。
Qwen3-VL-Embedding系列上新:探索统一多模态表征与排序
2025年6月曾开源Qwen3-Embedding和Qwen3-ReRanker,现推出Qwen3-VL-Embedding和Qwen3-VL-Reranker。它们基于Qwen3-VL构建,能处理多模态输入,在多任务达业界领先,还介绍了特性、评测及使用方法。
句子级溯源+生成式归因,C²-Cite重塑大模型可信度
在人工智能发展背景下,大模型内容可信度成焦点。北邮百家AI与小米团队提出溯源大模型C² - Cite,首创上下文感知归因生成技术,解决现有归因模型缺陷,已被WSDM 2026收录。
NeurIPS 25开新坑:145万个图文对,覆盖八种主流水下理解任务
华中科技大学团队推出首个水下多模态大模型NAUTILUS,支持8种水下场景理解任务,还开源145万图文对的NautData数据集。模型通过VFE模块解决水下图像问题,性能超越现有模型,恶劣环境表现更佳。
永别了,背公式时代!波兰物理学家用一个算子统一数学
2026年4月,波兰雅盖隆大学物理学家安杰伊·奥德尔齐沃莱克发表论文,提出算子eml(x,y) = eˣ − ln(y),证明不断嵌套此算子可推导出科学计算器上每个按键对应的函数,引发数学界震动。
从0到1:天猫AI测试用例生成的实践与突破
本文阐述天猫技术团队在AI赋能测试领域的实践,讲述智能测试用例生成落地路径。介绍业界现状与天猫业务特性,给出实施策略,展示应用效果,还指出问题并对未来发展做了展望。