「多模态向量检索」共找到 1201 篇相关文章
“扁平+拓扑”双索引,85页PDF"秒级"推理,MMRag幻觉率骤降76%
多模态长文档视觉问答常见于科研论文等场景,现有技术路线有大视觉 - 语言模型直接端到端和检索增强生成,但各有缺点。MMRAG - DocQA引入新方案,解决多模态连接和跨页证据链接问题。
从“一句成片”到“长轨推演”:探究多模态智能体在长视频编辑中的应用
近年来大语言模型在长篇视觉叙事中潜力卓越,但长视频剪辑仍难控制。中科大等团队开源工作从系统工程视角研究多模态智能体在长视频编辑中的机制,重构剪辑管线,找到症结并给出解决办法。
搜索 ≠ 简单匹配!0代码实现语义级图文互搜
在非结构化数据爆发增长的当下,传统图文检索方式难以满足企业需求。本方案介绍借助阿里云 Milvus 实现高效多模态图文检索,覆盖多场景,有开箱即用、性能强等优势,还给出架构、部署、验证及清理资源的方法。
Google 发布首个全模态 Embedding 2 模型,文本图片音视频 PDF 统一到一个向量空间
Google发布Gemini Embedding 2模型,它是业界首个原生支持文本、图片、视频、音频和PDF五种模态的Embedding模型,可将这些数据映射到同一向量空间,在多模态RAG、跨模态搜索等场景有应用,还介绍了跑分、用法、竞品、价格等情况。
Agent时代,为什么多模态数据湖是必选项?
AI时代,数智化底层是基建深耕。企业要构建多模态数据湖,因其能处理多模态数据,唤醒沉睡数据,驱动业务,还提供工程确定性。火山引擎给出升级路线及选型指南,其多模态数据湖已在多行业落地。
《多模态大语言模型技术发展报告》正式发布 | 中科算网算泥社区
2月5日,中科算网算泥社区发布《多模态大语言模型技术发展报告》。报告回顾多模态大模型发展历程,剖析核心技术创新,展示应用实践,分析挑战与机遇,为各界提供参考,推动多模态AI技术发展。
多模态开发革命!Gabber开源:图形化构建实时AI应用,效率提升10倍!
AI应用迈向多模态交互,传统开发方式周期长。开源项目Gabber是实时AI应用引擎,通过模块化与图形化简化开发,有诸多特性,还给出安装指南,适用于多种场景。
ICLR 2026 Oral | Revela:用语言建模重新定义稠密检索器训练
在检索增强生成系统中,稠密检索器是核心组件,但传统训练方法有局限。德国达姆施塔特工业大学蔡丰宇团队提出Revela,将检索器训练目标统一到语言建模框架,优势明显,实验效果佳。
给Agent装上“海马体”!上海AILab开源MemVerse,定义多模态记忆新范式
上海人工智能实验室开源MemVerse,这是首个面向智能体的通用多模态记忆框架。它将多模态信息与文本对齐到统一语义空间,首创‘双通路’架构与‘记忆蒸馏’技术,让智能体有终身记忆能力,在多模态任务中表现出色。
UIUC提出隐式监督新范式:无需标注/RM即可全面提升多模态Reasoning的感知能力
大型多模态模型在复杂多模态推理中面临挑战,67%错误源于视觉感知缺陷。为此,UIUC提出PAPO,通过隐式感知损失提升模型感知能力,无需额外标注,在多模态基准上表现优异,还解决了KL黑客问题。