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快手在 AI 上,渐入佳境
文章介绍快手多模态大模型 Keye-VL 1.5,参数 8B 适合中小企业。它侧重短视频场景,视频理解能力强,能与业务结合,提升推荐等场景效率。还详述其架构、预训练、后训练及训练架构优化等技术细节。
用两个简单模块实现分割理解双重SOTA!华科大白翔团队等推出多模态新框架
华中科技大学和金山办公团队联合提出语义增强特征提取器(SEFE)和交错局部视觉耦合(ILVC)模块,构建多模态大模型LIRA,解决现有模型分割不精确和理解有幻觉问题,在分割和理解任务上达SOTA。
支付宝 AI 出行助手高效研发指南:4 人团队的架构迁移与提效实战
本文介绍支付宝AI出行助手研发历程,其集成多种出行功能,基于xUI + KMP框架搭建。分享研发实践、挑战与策略,如迁移基础能力、卡片生态,适配标准框架,还提及KMP应用及数据度量体系,取得业务和研发效能成果。
3.2K Star!这个开源字幕神器,对剪视频的创作者来说,救了大命!
视频创作中字幕制作耗时费力,剪映等工具各有局限。开源字幕工具 AutoSubs 能有效解决痛点,可一键生成高质量字幕、自动区分说话人,本地运行保障隐私,还具备多种亮点功能,使用简单。
告别 AI 土味审美!Kimi K2.5 实测:扔个视频复刻 iOS 级丝滑动效
Kimi 上线 K2.5 模型,前端审美佳,接近 Gemini 3,增强多模态识别,支持视频。测试显示它能按要求生成漂亮网页,还可通过反馈迭代。它对设计师和普通人帮助大,且 Agent 模式任务完成率高。
阿里通义的视觉RAG革命!VRAG-RL:基于强化学习的视觉感知RAG框架,性能飙升30%
阿里巴巴通义实验室推出VRAG - RL,融合视觉感知、多模态推理与强化学习,已在GitHub开源。它破解传统RAG处理视觉数据难题,通过创新机制提升性能,在多数据集表现出色,还将向更拟人化和低幻觉方向发展。
豆包 Seed 2.0 Lite升级:给 Agent 装上眼睛和耳朵
近期模型发布竞争激烈,作者做视频字幕常遇识别错误,因语音识别工具缺上下文。字节方舟的豆包 Seed 2.0 Lite 升级后能听,还可结合上下文准确输出字幕,成本降 20%,也能理解视频,为工作流补全感知。
字节Seed提出M3-Agent:像我们一样"记住"与"思考"的长视频理解新范式
字节Seed提出M3 - Agent,这是首个融合实时视听输入、类人记忆构建与自主推理的多模态智能体。它模仿人类记忆机制,解决长视频理解痛点,已被CVPR 2025收录并开源代码,为通用人工智能奠定基础。
41个榜单SOTA!智谱最新开源GLM-4.5V实测:看图猜地址、视频秒变代码
智谱基于GLM - 4.5打造的开源多模态视觉推理模型GLM - 4.5V,在42个公开榜单中41项夺得SOTA。其功能丰富,玩法升级,还为企业与开发者提供高性价比方案,是100B参数级SOTA标杆。
新Vidu Q3参考生,这是冲着「剧」来的!万物皆可参考:特效音效场景都备好了
生数科技Vidu Q3发布参考生视频,为剧而生,万物可参。它能凭几张图和Prompt生成影视级特效、音效和场景。实测显示其特效、音效、场景表现出色,还解决AI视频创作痛点,兼顾专业与普惠。