「VLM多模态理解能力」共找到 1578 篇相关文章
Seedance 2.0现象级刷屏!深度测评:复杂场景贼稳,连asmr都会?
字节上线的Seedance 2.0全网刷屏,马斯克怒赞,外国网友催更。它在多模态输入上升级,画面一致性更稳可控,还有一镜到底、完整剧情输出功能,视频长度和音效也能DIY,虽有小bug,但日常创作够用。
美团新独立APP,点不了菜只能点AI
美团新开源LongCat-Flash-Omni模型,支持多模态,在全模态基准测试达开源SOTA水准,推理快且全模态能力强。实测交互体验丝滑,其迭代逻辑清晰。该模型成功源于架构创新,美团靠软硬件结合实现虚实连接。
高考数学全卷重赛!一道题难倒所有大模型,新选手Gemini夺冠,豆包DeepSeek并列第二
因网友质疑上次测评不严谨,此次用六款大模型挑战含解答题的全套高考数学题。结果Gemini 2.5 Pro夺冠,Doubao和DeepSeek R1并列第二。解答题是失分重灾区,图像题难倒多模态大模型。
豆包的新身份曝光:在国际艺术展当起了“AI讲解员”
文章讲述作者在浦东美术馆「AI与艺术」豆包讲解体验日活动的经历,实测豆包作为AI讲解员的业务水平,如筛重点、实时讲解、补知识,还揭秘其靠豆包大模型1.8的多模态处理等能力任职。
LLM算力告急?把文本变图片,推理成本直接减半!
大型语言模型处理长文本时计算成本高,本论文探索‘文本即图像’输入压缩策略,将长文本渲染为图像输入多模态模型,可减少近一半令牌,且任务性能不受显著影响,在多任务中验证了其有效性。
LeCun亲自官宣!Meta世界模型V-JEPA 2登场!仅用62小时机器人数据,就能实现零样本控制!
Meta发布V-JEPA 2世界模型及三个新基准测试,Meta首席AI科学家Yann LeCun介绍其不同。V-JEPA 2基于视频训练,用62小时机器人数据就能实现零样本控制,还将探索分层式模型和多模态建模。
李曼玲、李飞飞、吴佳俊等联手:评估具身大模型的新范式!
全新的具身模型空间能力评估范式Theory of Space突破传统局限,考察模型在动态环境构建、修正和利用空间信念的能力。该论文被ICLR 2026接收,研究对前沿多模态大模型评测,揭示其空间认知能力边界。
死磕即梦48小时,我发现了AI公众号封面的懒人密码
作者与即梦Agent死磕48小时,分享AI公众号封面制作经验。介绍垫图法、两个提示词模板,测试提示词反推、语义理解等功能,指出不足,认为即梦像AI作图界拼多多,瑕不掩瑜。
分享10本我觉得AI时代应该必读的好书。
作者推荐10本非AI直接相关但对理解和学习AI有用的书,如《失控》助理解AI本质,《人有人的用处》探讨人机关系,《系统之美》揭示AI使用代价等,这些书构成AI时代底层方法论。
太炸裂了!全网实测Nano Banana Pro,网友:这模型里到底装了什么鬼东西!
谷歌Nano Banana Pro出世引发全网关注,它又名Gemini 3 Pro Image,整合多模态理解能力与知识库。普通用户可在Gemini应用免费体验,实测显示其实力强悍,还在网友手中玩出花,谷歌CEO也站台。