「多模态LLM」共找到 1855 篇相关文章
AI「解码」古罗马,重现千年铭文真相!DeepMind新模型再登Nature
借助DeepMind推出的生成式AI工具Aeneas,考古学家面对古代碑文不再抓瞎。它是多模态生成式神经网络,能助历史学家解读、归属和修复残缺文本,还可适应其他古代语言、文字和媒介。
个人开发者训400亿参数大模型:分布式算力,DeepSeek架构,3090单卡部署
Nous Research推出Psyche Network,可整合全球算力训练AI。它基于Deepseek的V3 MLA架构,有DisTrO优化器等技术,能让个人和小团体创建大规模模型,还实现40B参数LLM预训练。
开源多模态大模型EarthMind,观测地球统一框架
地球观测数据复杂,现有多模态模型难适用。意大利、德国多所高校研究人员联合开源多模态大模型EarthMind,引入空间注意力提示模块,实现跨模态融合和多粒度理解,解决地球观测难题。
从私域知识到智能 Agent:构建智能运维知识库
抖音算法工程师王宁在 QCon 大会分享,介绍将私域知识与 LLM 融合构建运维系统的方法,详解 SOPAgent 架构解决传统 AIOps 难题,还提及多模态数据处理、知识管理体系等亮点。
ACL 2026 | 赋予视频生成「视觉思维链」:VChain显式建模时空规划与状态演变
南洋理工大学团队在ACL 2026发表VChain框架,引入大模型视觉推理能力提升视频逻辑连贯性。它分三步实现,实验效果超现有方法,还展示视频推理与生成的潜在趋势,为多模态模型协作提供范例。
MiniMax M3 实测:第一流的模型,已经对执行层动手了
文章对 MiniMax M3 模型进行多维度实测。它强化 Coding 与 Agent 能力,能完成长任务,与 Sonnet 4.6 竞技各有优势,多模态能力强,价格有竞争力,MiniMax Code 意在争夺开发者工作流入口。
不改模型、不降质量,谷歌让Gemma 4快了3倍:本地跑大模型彻底变天
谷歌给Gemma 4家族更新Multi - Token Prediction推测解码架构,推理速度最高提升3倍且输出质量不变。介绍了LLM推理慢的原因、MTP解决办法、对开发者的利好、技术细节、使用方式等。
Meta重组AI团队后首个模型来了:不是最强、不再开源、可能够用
当地时间4月8日Meta发布Muse Spark,是重组AI团队后首个模型。它计算效率有提升,在多模态和健康任务领先,但在编程等场景落后。该模型闭源,适配Meta产品,未来优先产品再生态。
跳过88%专家,保住97%性能!MoE推理的正确玩法| CVPR’26
多模态大模型走向大规模,MoE架构虽降低计算开销,但推理成本仍高。香港科技大学等团队提出MoDES,它是training - free动态专家跳过框架,能跳过88%专家还保留97%性能,推理速度提升2倍。
2.2 万 Star 的 AI 虚拟伴侣项目!AIRI,连续一周登上 GitHub 日榜热门!
AIRI是moeru - ai团队开发的开源项目,目标是让用户拥有自己的AI虚拟角色。它受Neuro - sama启发,能陪玩游戏、多端支持、有形象且支持30多种LLM提供商,还在持续发展。