「多模态融合」共找到 1363 篇相关文章
不拼GPU!中兴扔出AI超节点,把token价格打下来
在万亿级大模型时代,传统‘芯片堆砌’方式面临通信开销剧增等痛点。中兴通讯推出超节点技术,从系统级协同架构出发,通过六大维度创新,绕开单GPU芯片瓶颈,重构AI算力基础设施,推动行业向开放、融合发展。
全球爆红后,Clawdbot之父2小时深度专访:退休3年后我杀回江湖
新智元对Clawdbot之父Peter Steinberger进行近2小时专访。他分享AI编程工作流,如一天600个Commit、让AI验证代码、用多个Agent并行开发。他还讲述经历,认为AI时代程序员要关注系统架构,强调与AI融合。
抖音&LV-NUS开源多模态新模,以小博大刷新SOTA,8B推理比肩GPT-4o
抖音SAIL团队与LV - NUS Lab联合推出多模态大模型SAIL - VL2,以中小参数规模在106个数据集实现性能突破。该模型从架构、数据、训练三方面创新,后经全链路优化,在多数据集验证中表现卓越。
文心快码正式发布 AI IDE,生成超 43% 百度新增代码
6月23日,百度副总裁陈洋发布文心快码独立AI原生开发环境工具Comate AI IDE,这是行业首个多模态、多智能体协同的AI IDE。目前文心快码生成代码占百度每天新增代码超43%,在多方面有显著优势。
PixelRefer :让AI从“看大图”走向“看懂每个对象”
多模态大模型多停留在整体场景级理解,现实任务需细粒度、对象级理解。浙江大学等联合提出PixelRefer框架,可实现精细视觉指代与推理,在多项任务表现领先,轻量版性能优,还开源两类数据集。
ClockBench:一个简单的钟表测试让AI全线溃败
ClockBench测试让11个多模态大模型与5个普通人认钟表时间,人类平均准确率89.1%,最好的AI仅13.3%。AI在复杂钟面表现差,却能处理抽象指令。该测试暴露视觉AI空间推理缺陷,对评估有启发。
钉钉为 AI 找了个绝佳工位
随着AI浪潮袭来,企业让AI Agent落地提效遇难题。钉钉以数据表格为架构实现AI应用化,将单元格变为AI“工位”,汇集AI工具、沉淀业务系统,还融合表格与文档、支持提醒功能,解决企业痛点。
PRSA 2025 | RPI Nithin Somasekharan、Shaowu Pan(潘韶武):突破柯尔莫哥洛夫屏障——面向模型降阶的可学习加权混合自编码器
本文将线性POD与非线性Autoencoder通过可学习参数融合,提出可学习加权混合自编码器架构。在多数据集验证中,该方法克服了POD和纯AE的局限,在复杂PDE系统预测中表现出色,或可降低大规模计算成本。
百度Qianfan-VL开源,纯国产自研昆仑芯跑出世界一流
百度开源全新视觉理解模型Qianfan-VL,有3B、8B和70B三个版本,在昆仑芯P800芯片上训练。该模型多模态能力强,OCR和教育场景表现突出,跑分超国际主流模型。芯片功耗低、架构优,模型训练方法创新。
昆仑万维多模态视频生成开源,影音图文全统一
昆仑万维开源的SkyReels-V3,通过统一多模态上下文学习框架,实现参考图像生成视频、视频持续扩展及音频驱动虚拟数字人功能,在视觉质量与指令跟随性上逼近闭源顶尖水平,为开源社区提供强大研究基座。