「跨模态融合」共找到 565 篇相关文章
全球首个人形机器人通用视觉感知系统，Humanoid Occupancy建立多模态环境理解新范式
北京人形机器人创新中心推出 Humanoid Occupancy 感知系统，创新性融合多模态传感器信息，构建通用感知框架。它以语义占用表征为核心，有全编码和适配融合优势，经实验验证性能优，推动机器人迈向通用感知时代。
AAAI 2026｜新突破：北大彭宇新团队提出可见光-红外终身行人重识别方法CKDA
终身行人重识别有重要应用价值，但现有方法在学习特定模态新知识时，会阻碍跨模态公共旧知识保留。北大彭宇新团队提出CKDA方法，解耦并净化不同模态信息，实现跨模态知识权衡，在相关基准上取得最优性能。
诺奖得主实验室走出的中国团队，正用世界模型重构生命分子设计
过去 AI 分子设计多困于‘模态孤岛’，难以跨模态理解和设计。诺奖得主实验室走出的中国团队推出 ODesign 开源项目，将多模态分子纳入统一框架，展现跨模态迁移能力，团队创立英灵殿科技欲重构药物研发流程。
Issue修复开源No.1！蚂蚁 | 提出代码图模型：CGM，结合GraphRAG架构，领先最强开源7.33%
为解决开源模型在仓库级代码理解上的能力瓶颈，蚂蚁全模态代码算法团队提出 CGM 架构，融合仓库结构与语义信息。CGM 首创图结构与语言模型融合的对齐框架，还搭配了 GraphRAG 框架，在多个代码任务中表现出色，且相关资源均已开源。
下一代搜索：通过 MCP 实现 AI 与 OpenSearch 的融合
本文探讨 MCP 如何在 AI 代理和 OpenSearch 间建桥梁，创建智能搜索应用。介绍搜索从关键词到代理的演变，还通过电商、可观测性等场景演示代理搜索实践，显示 MCP 与 OpenSearch 结合能带来上下文感知的智能数据访问体验。
AI没有创造力吗？结构性约束与跨模态张力涌现AI创造力
法国索邦大学研究成果揭开AI创造力从受限领域生成模型中涌现的事实。研究转换视角关注生成过程结构条件，提出含四维度的概念框架解构创造力，通过实验证明多模态约束能催生AI新颖形式。
全模态RAG突破文本局限，港大构建跨模态一体化系统
香港大学黄超教授团队开源多模态智能处理系统RAG - Anything，突破传统RAG技术单一文本局限，整合多模态文档解析等核心能力，解决现有RAG系统痛点，具备多方面技术亮点，有便捷部署方式和多场景应用模式。
Claude Mythos核心架构开源！22岁天才一人破解，融合DeepSeek思路
22岁初创CEO Kye Gomez以第一性原理推导出Claude Mythos核心架构，开源OpenMythos项目。该架构采用循环深度Transformer，不堆参数，循环思考16次推理，结合MoE层，参数效率翻倍。
Alibaba力作:Ovis-U1 融合理解、生成与编辑，解锁无限可能
OpenAI 2025 年推出的 GPT - 4o 结合图像与语言能力，但引发视觉解码器设计及统一模型训练问题。Alibaba 力作 Ovis - U1 单一模型能完成理解、生成与编辑任务，介绍了其架构、训练过程和应用。
字节跳动：Apache Doris + AI 一站式融合数据引擎的探索与实践
本文整理自字节跳动 DataMind 负责人演讲，介绍了基于 Apache Doris 打造的一站式引擎 DataMind。它集成 Hybrid Search、AI Function、GraphRAG 等能力，部分成果已贡献开源，还给出企业级 AI 问数落地方案。