「多模态提示框架」共找到 2825 篇相关文章
独家｜前DeepSeek核心研究员魏浩然出任百度文心多模态算法负责人
9月3日消息，原DeepSeek核心研究员魏浩然带队转入百度，任文心大模型多模态算法负责人。此前他在多模态与端到端OCR底层重构有突出成绩，这是百度布局青年顶尖研发人才的又一动作。
Adobe 新研究：不用再「喂」训练数据，VLM 靠和自己玩游戏变聪明
Adobe 等机构研究人员提出「Vision-Zero」，借鉴 AlphaGo 自迭代方式，设计让 VLM 自我学习框架。此框架以类似「谁是卧底」游戏训练，不依赖标注数据，在多任务超越有标注的 SOTA 方法。
OpenVision 2：大道至简的生成式预训练视觉编码器
多模态大模型浪潮中，视觉模块是关键。此前OpenVision训练管线复杂，成本高。研究者提出OpenVision 2，移除文本编码器与对比学习，引入随机丢弃视觉token技巧，性能佳且效率高，挑战了对比学习范式。
【综述】MRAG5项关键技术(一)：解析、索引
文章围绕多模态检索增强生成（MRAG）的关键技术展开。介绍多模态文档的三种类型，阐述文档解析与索引的方法，包括基于提取和基于表示的方法，还指出基于提取方法存在的局限性。
第九章 编码 Agent 实战——用 Deep Agents 构建代码审查助手
文章介绍用 `deepagents` 框架构建代码审查 Agent 的实战项目。此框架封装重复工作，让开发者专注业务逻辑。文中讲解其安装、最小运行示例，还介绍自定义工具及添加审查标准技能的方法。
NeurIPS25高分论文｜以判别式监督学习强化推理LLM，解决难度偏差和熵崩塌难题
德州农工大学博士生李港在NeurIPS25高分论文中，分析GRPO优化目标，发现难度偏差局限及与判别式监督学习联系，提出DisCO框架强化大型推理模型，其优势显著，实验表现优于GRPO及其变体。
从「时域建模」到「频域融合」：中山大学团队为传感器人体活动识别提供新思路 ｜ TPAMI 2026
中山大学团队在IEEE TPAMI发表研究，用“三重频域融合”（TSF）框架突破传感器人体活动识别（HAR）领域核心瓶颈。该框架从三个全新“视角”审视问题，经多数据集评估表现出色。
让大模型“吃一堑长一智”，南理工百度等提出模型记忆新方法
南京理工大学联合百度等提出新方法ViLoMem，构建视觉流+逻辑流的双流语义记忆，让模型“从错误中学习”。它能在多模态基准提升模型表现，强模型记忆还可迁移给小模型。
跨层压缩隐藏状态同时加速TTFT和压缩KV cache!
论文 UNCOMP 被 EMNLP 2025 主会接收，提出高效推理框架，用截断矩阵熵解释 LLM 稀疏化，据此设计 UNCOMP 框架，通过压缩隐藏状态优化 KV Cache，实现计算与内存联合优化，实验效果显著。
很多创业者都没意识到，Deep Research 也是做 Go-to-Market 的利器
用好 Deep Research 可提升 AI 产品 GTM 效率，主流 AI 产品都有该功能。前 Meta 战略总监写实用指南，从技巧、提示词公式、工具选择等阐述，还给出 5 个 GTM 用例及提示词模板。