「多模态AI交互」共找到 10548 篇相关文章
字节Seedance 2.0发论文了，171人署名，吴永辉曾妍在列
现象级AI视频技术字节Seedance 2.0在arXiv发论文，公布26页Benchmark和170位贡献者名单。此时它正通过Byteplus平台铺向全球，支持多模态输入。该模型突破瓶颈，评测表现优异，团队近半换血。
清华开源｜做一门课要3天？用 OpenMAIC，30分钟生成完整互动课堂｜GitHub 15.6k
OpenMAIC 是清华开源的 AI 互动课堂平台，能将主题或学习材料快速转化为完整互动学习体验。它把课堂拆成多种交互组件，架构设计出色，支持多 LLM 服务商，还能在聊天应用生成课堂。
HF日趋榜一！真端到端模型AutoDeco终结手动调参解码
大语言模型手动调参解码繁琐，腾讯AI Lab王琰团队联合港中大（深圳）唐晓莹教授团队推出AutoDeco架构，通过创新训练策略让模型动态预测解码参数，在多模型实验中表现出色且已开源。
OpenAI 不想再「跪着」买显卡了
《金融时报》消息，OpenAI 正和博通合作自研代号“XPU”的 AI 推理芯片，2026 年量产。其不仅在芯片发力，还在硬件、应用和算力基建多线出击，不过自研芯片也面临资金、人才和软件生态等问题。
北大、字节跳动联手发布SWE-Swiss：一把修复代码Bug的「瑞士军刀」，完整配方直指开源SOTA
北大、字节跳动等联合研究提出SWE - Swiss配方，用于训练解决软件工程问题的AI模型。32B参数的SWE - Swiss - 32B在SWE - bench Verified上准确率达60.2%，各训练环节效果显著，模型和数据将开源。
ART：构建可靠智能体的强化学习新框架
现有AI智能体在真实场景表现不稳定，阻碍其应用走向生产。ART开源强化学习框架诞生，通过分离“前端”与“后端”、兼容OpenAI推理端点等创新化解困境，还给出使用方法，在案例中展现强大效能与经济性。
全模态RAG突破文本局限，港大构建跨模态一体化系统
香港大学黄超教授团队开源多模态智能处理系统RAG - Anything，突破传统RAG技术单一文本局限，整合多模态文档解析等核心能力，解决现有RAG系统痛点，具备多方面技术亮点，有便捷部署方式和多场景应用模式。
冲击自回归，扩散模型正在改写下一代通用模型范式
Google I/O 2025 开发者大会上，Gemini Diffusion 引发关注，它是采用扩散模型的语言模型。此前已有团队探索扩散式 LLM，如斯坦福、上海 AI 实验室等。蚂蚁集团和人大推出 LLaDA，后发展出多模态模型，国内团队跻身前列。
Qwen3.8-Max：编程与办公，全面跃升
今日正式发布Qwen3.8-Max，下周将开源其及Qwen3.8 - 27B模型权重。它参数达2.4万亿，在多方面全面提升。开发者可通过千问AI平台获API服务，性价比高。在编程、办公等场景表现出色，用户反馈良好。
SK 海力士，市值突破4000亿美元
1月27日，SK海力士股价创新高，市值达4031亿美元，三年涨10倍。因AI基建投资扩张，内存芯片供应紧缺。传其为微软供芯，韩媒称它和三星提高LPDDR内存价，或影响iPhone 18价，还将发高额奖金。