搜索：视觉语言理解

「视觉语言理解」共找到 2158 篇相关文章

伦理防线不可靠！分布偏移诱导，大模型进入暗黑模式

香港理工大学与西北工业大学联合研究指出，当前大语言模型对齐机制仅实现表层合规，预训练时内化的有害知识仍潜藏。遇数据分布偏移，模型“黑暗模式”易被激活。26个主流模型中22个在攻击下失效，凸显现有范式缺陷。

DeepSeek更新DeepSeek - OCR 2，引入DeepEncoder V2架构，实现视觉编码范式转变。模型和技术报告齐开源，在多项测试中表现出色，降低重复率，为全模态编码提供路径，但在报纸类文档识别有不足。

90后华人数学家Yuansi Chen攻破困扰数学界30多年的塔拉格兰卷积猜想，论文精确到一个log log η因子。此研究为理解高维离散空间平滑化提供论证，与机器学习、生成式AI密切相关。

布朗大学和机器人与人工智能研究所团队提出 NovaFlow 框架，利用视频生成模型常识知识，让机器人“看片”自学。它将任务理解与控制解耦，通过生成视频提取动作流，实现零样本操控，为通用机器人提供新路径。

阶跃星辰团队探索自回归图像生成新路径，推出 NextStep-1。它直接在连续视觉空间自回归生成，架构简洁，实现端到端训练。模型有高保真生成和编辑能力，Benchmark 表现佳，但也面临稳定性等挑战。

MIT与谷歌团队在研究PASTA中探索异步生成范式，开发标记语言PASTA - LANG，采用双阶段训练流程，设计推理系统。实验显示PASTA平衡性能与质量，有可扩展性，为LLM推理效率优化开创学习驱动新路径。

4月初，京东探索研究院开源JoyAI - Image - Edit图像模型。它是业内首个将「空间智能」写进底层的开源一体化图像模型，能让模型「理解空间，编辑空间」，在电商和具身智能场景极具价值。

元老级 AI 大师 Jeremy Howard 批评当下技术话题，称马斯克和 Dario 不懂现代软件工程。他认为大模型虽能生成代码，但难胜任软件工程，Claude Code 未突破现有技术，还会削弱开发者对系统的理解。

近期，RAE 提出以「冻结的预训练视觉表征」作潜空间提升扩散模型性能。同期西安交大与微软亚研院提出 VFM - VAE，结合 RAE 与 VAE，能加速模型收敛、提升生成质量，展示扩散模型 Tokenizer 演化方向。

LinkedIn推出认知记忆智能体（CMA），作为生成式AI技术栈一部分，解决大语言模型缺乏状态记忆问题。CMA有三层记忆，集成多种机制，在多智能体系统中作用关键，还将人工校验融入招聘应用。