「多模态文本智能」共找到 4443 篇相关文章
五百行代码打造SOTA视觉智能体!UniPat AI最新开源
多模态大模型代码能力强,但基础视觉任务常失误。UniPat AI推出极简视觉智能体框架SWE-Vision,让模型用代码弥补视觉短板,在五个主流视觉基准测试达最优。该框架设计独特,开源代码和数据已发布。
openJiuwen社区开源新招:重磅发布JiuwenSwarm,拉开群体智能“养蜂”序幕
openJiuwen社区开源蜂群智能体JiuwenSwarm,落地Coordination Engineering范式。它有全栈技术体系,支持人以HOTS和HITS模式参与协同,实战效果佳,且在评测中表现亮眼,全套能力开源。
从“云原生”到“智能原生”,AI中间件走到哪一步了?
InfoQ直播栏目邀蚂蚁集团专家探讨AI中间件基建,指出其核心价值,如降低开发门槛等。还谈及云原生到智能原生的转变、记忆服务定位、自研必要性等,分析未来挑战与方向,10月上海QCon大会将聚焦相关话题。
从模型到真实世界:具身智能落地面临哪些关键问题?
近年来具身智能成重要方向,但在真实物理世界应用有诸多技术挑战。9月11日‘基座之上’论坛将亮相外滩大会,聚焦前沿技术与场景落地,同期启动挑战赛,现专业观众报名通道已开。
智能体A2A落地华为新旗舰,鸿蒙开发者新机遇来了
华为Mate80系列、MateX7发布会上展示,搭载鸿蒙6的Mate X7实现Agent to Agent智能体协作商用落地。HarmonyOS 6重构应用连接方式,A2A协作带来效率革命,为开发者提供新机遇。
UniPat AI开源SWE-Vision:五百行代码打造SOTA视觉智能体!
多模态大模型代码能力进步大,但基础视觉任务常失误。UniPat AI开源SWE-Vision框架,让模型用Python代码处理视觉判断。它极简设计,在五个视觉基准测试达最优,提升前沿模型视觉表现。
多模态大语言模型的核心技术架构与训练方法的进化
文章深入剖析多模态大语言模型核心技术架构与训练方法的进化,涵盖建模范式、视觉编码器、语言骨干网络、模态对齐、生成范式及训练方法等方面,介绍其演进路径与代表模型,还提及国内模型创新及开源模型OpenVLA。
解决算力瓶颈,给多模态瘦身!Token压缩完整图谱与选型指南
给多模态大模型瘦身是解决算力瓶颈的关键。Token压缩技术可剔除视觉冗余,提升训练与推理效率。北大等团队剖析其全貌,给出完整图谱与选型指南,还揭示了未来演进路径。
Discrete Tokenization:多模态大模型的关键基石,首个系统化综述发布
近年来,人们关注将LLM能力扩展至非文本模态,Discrete Tokenization成关键方案。但现有研究缺系统总结,香港科技大学等团队发布首个相关系统化综述,梳理技术脉络、方法及挑战,给出未来研究方向。
世界模型再迎新突破,兔展智能UniWorld-View登顶WorldScore榜单
近年来,世界模型成视觉 AI 重要研究方向。兔展智能联合研发的 UniWorld - View 登顶 WorldScore 榜单,完成昇腾算力适配与开源。它聚焦让 AI 理解未拍摄世界,解决了诸多技术难题。