多模态模型

当AI模型需要在手机、PC等终端设备上处理文本、图像、音频时，“速度慢、耗电高、依赖网络”往往是难以回避的问题——多数模型最初为GPU设计，移植到终端的NPU（神经网络处理单元）时需“强行适配”，导致...

腾讯AI实验室联合马里兰大学帕克分校、华盛顿大学圣路易斯分校的研究团队，共同发布了新型视觉-语言模型（VLM）——Vision-SR1。该模型聚焦于解决传统VLM的核心痛点，通过创新的“自我奖励机制...

面壁智能正式推出其最新视觉语言模型 MiniCPM-V 4.5，这是 MiniCPM-V 系列中性能最强、功能最全面的版本。该模型在保持 80 亿参数规模的前提下，实现了在视觉理解、视频处理、文档解析...

上海AI实验室InternVL项目组推出 InternVL3.5，这是一个开源的多模态大语言模型（MLLM）系列，旨在提升模型在多功能性、推理能力和效率方面的表现。 GitHub：https://gi...

在当今数字化时代，自动化技术的发展日新月异。阿里通义实验室作为行业内的创新先锋，于近期推出了令人瞩目的Mobile-Agent-v3框架，为图形用户界面（GUI）任务的自动化带来了全新的解决方案。 G...

阿里达摩院、湖畔实验室和浙江大学的研究人员推出视频多模态大语言模型RynnEC，专为具身认知任务设计。它通过结合区域编码器和掩码解码器，能够灵活地处理视频中的区域级交互，从而为具身代理提供对物理世界的...

由快手联合中科院自动化所、南京大学、清华大学、中国科学技术大学共同研发的Thyme，重新定义了视觉多模态模型的能力边界。它不再局限于传统的“用图像思考”，而是通过自主生成、执行代码，完成多样化的图像处...

阿里国际正式推出 Ovis2.5 —— Ovis2 的继任者，一款在原生分辨率视觉理解和多模态推理能力上实现显著跃升的开源多模态大语言模型（MLLM）。 GitHub：https://github.c...

程序化视频理解正在成为构建智能视觉系统的基础设施。从内容审核到自动化标注，从辅助功能到视频搜索引擎，开发者需要一种高效、可靠的方式，将原始视频帧转化为结构化、可搜索、可操作的数据。 为此，Infere...

蚂蚁集团推出基于多模态大语言模型（MLLM）的高性能UI智能体（UI Agent）UI-Venus，它仅以屏幕截图作为输入，通过强化微调（Reinforcement Fine-Tune, RFT）技术...

在当前多模态大模型（MLLM）普遍依赖数据驱动“试错式”解题的背景下，北京邮电大学、清华大学与腾讯的研究团队提出了一条不同的技术路径：让模型真正理解数学。 他们联合发布了 We-Math 2.0 ...

字节跳动 Seed 团队推出新型多模态智能体框架M3-Agent ，首次实现了以实体为中心、支持长期记忆积累的自主推理能力。 项目主页：https://m3-agent.github.io GitHu...