「多模态扩散Transformer」共找到 1350 篇相关文章
稳定训练、数据高效,清华大学提出「流策略」强化学习新方法SAC Flow
本文介绍清华大学和CMU提出的SAC Flow新方案,可端到端优化流策略。它将流策略视作residual RNN,用GRU和Transformer结构稳定训练。在多环境测试中表现优,有稳定、快速、样本效率高的特点。
LeCun发布最新世界模型:首次实现16秒连贯场景预测,具身智能掌握第一视角!还打脸用了VAE
LeCun团队推出PEVA模型,让具身智能体学会人类“预判能力”,首次实现16秒连贯场景预测。它结合结构化动作表示与条件扩散Transformer,用真实数据训练,解决长时序问题,还能筛选最优动作。
社区供稿 | 阿里国际Ovis2.5重磅发布:以小博大,刷新开源模型性能新高度
阿里国际发布多模态大模型Ovis2.5,在OpenCompass综合得分提升,保持SOTA水平。它在原生分辨率视觉感知等三方面突破,有9B和2B两版本,代码、模型等资源已开源,技术原理涉及架构、训练与数据。
ICML 2026 开幕,清华团队获最佳论文奖,DeepMind 经典巨作拿下时间检验奖
2026年7月6日,第43届国际机器学习大会(ICML 2026)在韩国首尔开幕,投稿规模与录用总数破纪录。会上,清华黄高团队论文获杰出论文奖,指出扩散语言模型“灵活性陷阱”;还有多篇论文获荣誉提名,另有立场论文、时间检验奖等揭晓。
横扫海外的阿里大模型,有自己的APP了,叫“千问”
11月17日,阿里巴巴上线“千问App”,将Qwen系列模型装进面向C端用户的独立App。它设计极简,功能强大,免费使用。主模型为Qwen3,问答结构化,多模态交互方便,还有翻译等特色功能,背后是强大的Qwen模型生态。
为何底层数据湖决定了 AI Agent 的上限?
随着 AI 落地企业进程加快,数据类型更丰富,传统企业级数据架构面临瓶颈。火山引擎构建多模态数据湖,以 Lance 为湖格式,从多维度选型技术,解决存储等问题,在多行业有应用潜力。
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。
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。
为防AI刷题,Nature等顶刊最新封面被做成数据集,考验模型科学推理能力|上海交通大学
上海交通大学王德泉教授课题组提出MAC基准,用顶级期刊最新封面构建测试集,评测多模态大模型能力。研究设计两种含“语义陷阱”的测试任务,发现顶尖模型有局限,还提出DAD方法提升表现,采用双重动态机制。
实测可灵O1,AI视频界的Banana也来了。
可灵推出全新多模态视频大模型可灵O1,融合多种视频生成与修改能力。实测显示,它能实现视频内容增删、特定内容修改、扣绿幕、动作迁移、风格更改等功能,虽有局限,但开启用嘴改视频新时代。