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Being-VL的视觉BPE路线：把「看」和「说」真正统一起来
北大、UC San Diego 和 BeingBeyond 联合提出 Being-VL 的视觉 BPE 路线，先将图像离散化并「分词」，再与文本统一建模，能缩短跨模态链路、保留视觉结构先验，还介绍了实现步骤、训练方式等。
BLIP3-o统一图像生成与理解，多模态融合趋势显现
BLIP3 - o致力于统一图像理解和生成，提升生成质量与效率。它融合自回归和扩散模型，采用CLIP + Flow Matching架构等。经训练，在图像理解和生成任务表现佳，指令微调效果显著。
BLIP3-o统一图像生成与理解，多模态融合趋势显现
BLIP3 - o致力于统一图像理解和生成、提升生成质量和效率。它融合自回归与扩散模型，采用CLIP + Flow Matching架构等技术亮点。经训练，在图像理解和生成任务表现出色，指令微调效果显著。
GraphRAG还在持续进化，FlowRAG让证据链自己流起来
上海AI Lab和华东师大论文提出FlowRAG，它是GraphRAG变体，把RAG检索从按相似度排文本块推向沿证据流找推理路径。在多数据集上表现不错，虽平均Relevance低于LinearRAG，但更能保证证据链完整。
RAG终极框架！港大开源RAG-Anything：统一多模态知识图谱
香港大学黄超教授团队发布开源项目RAG - Anything，构建统一多模态知识图谱架构，解决传统RAG技术局限。它能处理多类型异构内容，提供端到端方案，有多种优势及应用模式，还给出部署指南和未来展望。
架构解耦是统一多模态模型所必须的吗？全新AIA损失：No
香港中文大学 MMLab 和美团研究者思考架构解耦是否为统一多模态模型必须，推出 AIA 损失。研究发现架构解耦未解决任务冲突，AIA 能提升模型性能，减少数据配比问题。
终于开源升级OmniGen2，统一多模态图像生成模型，真的惊艳。
OmniGen2是强大的开源统一多模态图像生成模型，针对文本和图像模态构建独立解码路径，运用未共享参数。新架构提升处理效率和质量，在图像编辑等任务表现出色，还有多技术特点。
用开源中转统一接入Claude/OpenAI/Gemini：Sub2API核心功能解析
若同时用Claude、OpenAI、Gemini等，会面临账号分散、API Key管理难等问题。Sub2API是开源一站式中转服务，能统一接入这些订阅，还具备多账号管理、精确计费等功能，有多种部署方式。
蚂蚁多模态统一框架Ming-Omni：能看懂世界、会说话、还能画画
文章介绍蚂蚁多模态统一框架Ming - Omni，它可统一处理图像、文本等多模态数据。该框架解决了多模态训练中模态表示差异、收敛速度不一致等问题，采用分阶段预训练，能用于图像、音频生成及多模态交互。
AI仅凭“自信”学会推理，浙大校友复刻DeepSeek长思维链涌现，强化学习无需外部奖励信号
UC Berkeley团队提出新训练方法Intuitor，大模型无需接触真实答案，仅优化自身信心就能学会复杂推理。该方法无需外部奖励信号或标注数据，用模型自身置信程度作内在奖励信号，在多任务表现良好。