多模态微调」共找到 1187 篇相关文章

产品应用7

英伟达用NIM + NV-Tesseract模型,提高芯片生产良率

芯片制造良率控制难题待解,传统方法各有局限。英伟达推出NV - Tesseract模型家族和NIM推理微服务,二者结合用于半导体晶圆厂生产,可实时发现问题、预测故障,降低成本,为制造打开新大门。

AIGC开放社区
开源动态8

苹果端侧AI两连发!模型体积减半、首字延迟降85倍,iPhone离线秒用

苹果在Hugging Face放出FastVLM与MobileCLIP2两条多模态主线。前者主打「快」,首字延迟压到竞品1/85;后者突出「轻」,体积减半。模型和Demo已开放,开发者可集成开发。

新智元
新闻资讯8

你以为百度慢了,其实它在走一条最难的路

2025 WAIC 上,百度展示多项成果。萝卜快跑获上海牌照、入选‘国家展’,商业化加速;慧播星推 NOVA 数字人技术;飞桨平台等也入选‘国家展’。百度构建全栈架构,把 AI 从炫酷变好用。

MacTalk
开源动态7

Claude Code有救了,这个开源的GUI解决了很多使用体验问题。

Claude Code强大但命令行操作不便,缺少历史记录、回滚等功能。开源的Claudia GUI工具解决诸多问题,将命令行转化为图形界面,支持会话管理、检查点回滚等,性能优异且跨平台。

开源AI项目落地
算法论文8

端到端GUI智能体首次实现“犯错-反思-修正”闭环,模拟人类认知全过程

南洋理工大学MMLab团队提出框架GUI - Reflection,让端到端多模态GUI智能体有“自我反思”能力。它在各训练阶段引入“反思与纠错”机制,实验证明该框架能提升智能体能力。

量子位
开源动态8

o3绞尽脑汁仅答对40%的题目,开源模型基本乱猜?MMSI-Bench:多图空间智能试金石

文章介绍了MMSI - Bench,这是用于评估MLLM多图像空间推理能力的VQA基准。它人工构建样本、全面分类任务、采用多样真实数据。实验显示MLLM在多图像空间推理有短板,还开发自动化错误分析流程助力改进。

量子位
算法论文7

PolyVivid实现多主体视频定制,身份一致性超越现有模型

现有视频生成模型在多主体定制中难保持身份一致与自然交互,上交和腾讯提出PolyVivid框架解决此问题。它在多方面优于现有方法,还介绍技术原理、演示效果,证明其在多领域有实用价值。

带你学AI
算法论文8

首创像素空间推理,7B模型领先GPT-4o,让VLM能像人类一样「眼脑并用」

当前主流视觉语言模型(VLM)依赖文本token间接翻译视觉信息,缺乏直接视觉操作能力。滑铁卢大学等团队提出「像素空间推理」范式,让VLM能像人类一样「眼脑并用」,在四大视觉推理基准测试中,7B的Pixel - Reasoner表现碾压GPT - 4o等。

量子位
算法论文8

纯靠“脑补”图像,大模型推理准确率狂飙80%丨剑桥谷歌新研究

剑桥、伦敦大学学院和谷歌团队推出基于强化学习的视觉规划(VPRL)新范式,纯靠图像推理。新框架利用GRPO后训练,准确率达80%,超文本推理至少40%,代码已开源。

量子位
开源动态8

通义实验室新研究:大模型自己「扮演」搜索引擎,提升推理能力无需搜索API

阿里通义实验室开源ZeroSearch,提供无需与真实搜索引擎交互的强化学习框架。它用模拟搜索环境和渐进式抗噪训练,让LLM自给自足,节省API成本,在多问答数据集表现优,为智能化检索提供新思路。

量子位