「多模态参考」共找到 1092 篇相关文章
字节跳动发布Seed 2.0系列模型，数学能力超越GPT-5.2 High
字节跳动Seed团队发布Seed 2.0系列模型，含Pro、Lite和Mini版。该系列在数学、代码、多模态理解等方面表现出色，价格优势明显，但在编程、事实准确性上与部分竞品有差距，已开放API。
在参与OpenAI、Google、Amazon的50个AI项目后，他们总结出了大多数AI产品失败的原因
Aishwarya Naresh Reganti和Kiriti Badam参与超50个AI项目后，指出多数AI产品失败。他们认为构建成本降低，但设计和明确痛点才是关键，还分享开发陷阱、成功路径，介绍CC/CD框架及AI未来走向。
致敬Kimi K2：基于slime的全流程INT4量化感知RL训练
受Kimi K2团队启发，SGLang RL团队落地INT4量化感知训练流程方案，在强化学习多方面取得进展，还在slime框架复现全流程方案，实现媲美BF16精度，提高Rollout效率，为社区提供开源参考。
这个真人版《火影忍者》竟然是AI做的，来自中国AI视频新王者Vidu Q3
开年国产AI竞争激烈，AI视频生成圈新出全球首个支持16秒音视频直出的Vidu Q3。它能全自动生成，语言支持多语种，经权威认证排名中国第一、全球第二，可实现图生和文生音视频，提升了AI视频生成能力。
2026 初的大模型，离电影 Her 还有多远？
作者重看电影《Her》后，对比 2026 年初现实 AI 与电影中萨曼莎的能力，从七个维度分析差距。指出功能性上已接近，但存在性层面差距大，还探讨了 AI 发展趋势与存在意义。
聊天框之外，AI 交互正在被哪些「新界面」重写？
近期，「理想的 AI 交互形态」引发热议。目前流行的聊天对话框式 AI 交互有局限，一些产品开始在特定场景引入不同交互设计。文章还分析了多数 AI 产品界面停留在聊天框的原因及业界探索新交互机会的情况。
人类记忆 vs 大模型记忆，到底差在哪？
这篇发表于 2025 年 10 月《Trends in Cognitive Sciences》的文章，探讨用人类“情景记忆”研究成果改进记忆增强型大语言模型。指出现有 AI 记忆系统存用数据低效，呼吁构建“类人情景记忆”AI，还剖析差异并给出评估方法和展望。
和快手聊了之后才知道，传统搜索早变天了
文章从工程师视角剖析现代搜索，指出传统搜索难适应多模态内容世界。快手推出 UniDex 和 UniSearch，前者变革搜索倒排，后者为统一生成式搜索架构，二者成快手新一代工业搜索‘双引擎’，有广阔应用前景。
具身智能一步踏入Scaling Law！10B+基础模型，27万小时真实数据
AI机器人创业公司Generalist推出新型具身基础模型GEN-0，参数量10B+，专为多模态训练构建。该模型展现强大Scaling Law，能力可扩展，有和谐推理等特性，在多方面有突破，成果备受赞誉。
如何构建企业级数据智能体：Data Agent 开发实践
本文介绍DMS的数据分析智能体Data Agent，它从实验室走向企业生产一线，革新数据分析范式。文中剖析构建要点，对比与传统BI、高级分析差异，阐述技术内核优化及企业级能力，为开发实践提供参考。