「多模态知识获取」共找到 1505 篇相关文章
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。
OpenAI将上任新部门CEO，发表深度长文
Instacart首席执行官Fidji Simo将在8月18日加入OpenAI任新部门CEO，她发文阐述AI赋能人类的看法，指出要确保技术为更多人带来机遇，还详述AI在知识、健康等方面改变生活的潜力。
Theory of Agent：构造知行合一的智能体
当前AI（如ChatGPT）存在行为随机性、效率黑洞等问题，论文指出AI缺乏认知地基，需明确认知框架。还提出革命性等式“推理 = 行动”，分析了知识与决策边界，给出最优行为四象限，介绍落地路径和未来发展方向。
对话27岁博导张林峰：模型压缩获CVPR满分有点意外，上海交大像我这样年轻老师很多
上海交大27岁博导张林峰团队在模型压缩领域成果丰硕。其提出的数据集蒸馏方法获CVPR 2025满分，还在多方面探索模型加速，成果已开源。张林峰认为数据蒸馏会成模型压缩趋势，也分享了知识蒸馏阶段看法。
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。
AI 真能看懂物理世界吗？FysicsWorld：填补全模态交互与物理感知评测的空白
多模态大语言模型正经历范式转变，目标是实现全模态协同交互。但现有评测体系难跟上模型发展。飞捷科思和复旦团队推出 FysicsWorld 基准，可评测模型多能力，还提出 CMCS 策略，为全模态智能发展提供指引。
ICCV2025 | 多视图生成新范式-利用自回归模型探索多视图生成
本文介绍自回归生成多视图图像方法 MVAR，能从先前视图提取引导信息增强一致性，拉近与基于扩散方法的图像质量差距。解决了多模态条件控制和数据有限问题，展示出强指令遵从与多视角一致性。
生成式视角重塑监督学习！标签不只是答案，更是学习指南 | ICML 2025
上海交大等机构团队在ICML 2025提出预测一致性学习（PCL），通过扩散过程消减标签信息，引入噪声标签，将标签学习分解为渐进式任务，实现标签信息复用。在多模态任务实验中，PCL表现优于传统监督学习。