「多模态表征」共找到 984 篇相关文章
分割一切、3D重建一切还不够,Meta开源SAM Audio分割一切声音
Meta 深夜放出音频分割模型 SAM Audio,可通过多模态提示分离任意声音。其核心 PE - AV 推动性能领先,还发布评测模型、基准等,整合进新平台,虽有局限但为音频 AI 带来新可能。
从VLA到RoboOmni,全模态具身新范式让机器人察言观色、听懂话外音
复旦大学等联合推出全模态端到端操作大模型RoboOmni,统一多模态,实现动作与语音协同控制。它重新定义机器人交互范式,让机器人具备“察言观色”能力,还构建了OmniAction数据集,实验表现全面领先。
内存直降50%,token需求少56%!用视觉方式处理长文本
在NeurIPS 2025论文中,南京理工大学等校研究团队提出VIST框架,为大语言模型长文本高效推理提供视觉解决方案。它模仿人类阅读机制,让模型具备选择性阅读能力,减少Token需求和内存使用。
均值至上假繁荣!北大新作专挑难题,逼出AI模型真本事
当强化学习成大模型后训练核心工具,主流方法陷入「均值优化陷阱」,推理能力停滞。北大团队提出RiskPO,将风险规避理念融入优化目标,用MVaR+捆绑策略双管齐下,三大任务表现优异。
告别AI“乱画图表”!港中文团队发布首个结构化图像生成编辑系统
现有AI生图工具在结构化图像生成上问题多,理解与生成能力有鸿沟。港中文等校联合团队提出首个综合性方案,涵盖数据集构建、模型优化、评估基准三大模块,助多模态模型画准图,推动其发展。
突发!Meta刚从OpenAI挖走了清华校友宋飏
刚刚,OpenAI前高层研究员宋飏加盟Meta Superintelligence Labs任研究负责人,向赵晟佳汇报。此次人事流动或透露出Meta在AI竞赛中释放的三重信号,如MSL人才拼图更完整等。
宇树科技开源UnifoLM-WMA-0机器人模型,离通用机器人又进一步
宇树科技开源UnifoLM-WMA-0模型,用神经物理网络让机器人理解力学规律。它支持两种模式,融合多模态信息,架构精妙。经测试性能强,已真机部署。开源降低门槛,有望推动行业发展。
三大核心创新公开,快手开源多模态Keye-VL 1.5拿下视频理解SOTA,8B力压GPT-4o!
快手开源多模态Keye-VL 1.5,为8B视频理解大模型,公开3大核心创新技术。靠Slow - Fast视频编码等,在20 + 基准屠榜。它能精确视频定位,实验显示通用、视频理解和数学推理表现佳。
Figure人形机器人首秀灵巧手叠衣服!神经网络架构不变,只增加数据集就搞定
Figure人形机器人首秀用灵巧手叠衣服,在未改变神经网络架构、仅增加数据的情况下,让原本用于物流场景的它习得新技能,完成了端到端的操作,还实现自然多模态交互。
AI 编程冲击来袭,程序员怎么办?IDEA研究院张磊:底层系统能力才是护城河
在 AICon 大会上,IDEA 研究院张磊剖析多模态智能体发展难题,提出从“半结构化”场景切入的落地路径,分享工业界研究与产品平衡见解,还为年轻人在 AI 浪潮中发展给出建议。