「多模态论文」共找到 1878 篇相关文章
SRO架构赋予Qwen-2.5-VL推理能力，性能飙升16.8%
文本领域推理模型成就大，但扩展到多模态大语言模型遇阻力，如冷启动初始化不足等。为此提出 SRO 三阶段训练框架，经测试，ReVisual - R1 平均性能提升 16.8 个百分点。
首篇，系统盘点扩散模型高危漏洞！看懂攻击方式和防御体系
随着扩散模型广泛应用，其安全问题凸显。天津大学团队论文系统梳理文生图模型攻击方式、风险类型、威胁场景与防御体系，指出当前防御不足，需建立更体系化防护体系。
上下文工程（Context Engineering）综述：大模型的下一个前沿
文章提出“上下文工程”学科，通过整合1400余篇论文构建“基础组件 - 系统实现”框架。它将上下文定义为动态结构化信息集合，揭示LLMs理解强于生成的矛盾，为AI研究指明方向。
谷歌放大招了，开源命令行AI编程Agent，每天1000次免费调用，编程只是基础功能。
Google推出开源命令行AI编程Agent——Gemini CLI，基于Gemini 2.5 Pro模型，免费提供每日1000次调用额度。它不仅能编程，还具备多模态能力、实时信息整合等功能，支持定制与自动化。
8.9K Star！号称 Notebook LM 开源平替，支持 16+AI 模型，一键部署！
Google Notebook LM 虽方便，但有数据泄露风险且被平台绑定。开源工具 `open-notebook` 是其平替，支持 16 + 家 AI 模型提供商，可处理多模态内容，能本地部署保障数据安全，还具备多种实用功能。
GAIR Paper 106｜追踪视觉 Token 的演化轨迹，实现无损压缩与 60% 推理加速｜CVPR 2026
近年来大视觉语言模型虽推动多模态智能发展，但推理成本高昂。山东大学和MBZUAI团队提出TransPrune，从演化视角衡量视觉Token重要性，保持性能无损同时降低60%推理成本。
刚刚，清华姚班校友陈丹琦加入Thinking Machines！和北大翁荔做同事
清华姚班校友陈丹琦将全职加入Thinking Machines Lab。她是IOI金牌得主、斯坦福博士，论文引用逾7万次。该实验室由OpenAI前CTO等联合创立，陈丹琦加入后成AI创业圈女性力量代表。
MMLab@HKU 闪耀 CVPR 2025！与全球顶尖学者共话 AI 前沿
CVPR 2025 于 6 月 11 日至 15 日在美国纳什维尔举行，MMLab@HKU 携 24 篇高质量论文亮相。其还是三项国际竞赛的发起与主办方，主办六项前沿活动，研究成果展示了多领域进步。
AI应用开发与落地实践：从“能用”到“好用”的惊险一跃
本文深入剖析2025年AI应用开发四大核心范式与实践。涵盖AI Agent爆发、RAG技术深化、垂直AI落地及多模态应用，为开发者提供实战指南，助其将技术转化为成功产品。
小米发布Qwen2.5VL升级版MiMo-VL，能力提升30%
小米发布Qwen2.5VL升级版MiMo-VL，能力提升30%。它能完成输入视觉回答问题、做几何体等任务，重点解决多模态推理、视觉理解及与人类偏好对齐问题，介绍了模型结构、训练阶段等内容。