腾讯ARC实验室最新发布的SEED-Bench-R1基准测试,为多模态大语言模型(MLLM)在复杂视频任务中的表现提供了系统评估框架。该研究重点关注强化学习(RL)和监督微调(SFT)等后训练方法,揭示了RL在视觉感知任务和数...
Read MoreGitHub开源项目SAMWISE实现了计算机视觉领域的重大突破,通过扩展Segment Anything Model(SAM)的核心能力,使其具备开放词汇分割(open-vocabulary segmentation)和长视频精确语义追踪功能。该技术突破性地解决了...
Read MoreGitHub热门项目Awesome Vision-to-Music Generation系统性地整理了视觉到音乐(V2M)生成领域的前沿进展,涵盖学术研究突破与工业级应用方案。该项目持续更新的资源库整合了三大核心要素:1)基于深度学习的跨模态生...
Read More近日,GitHub上出现了一个名为'awesome-multimodal-adaptation'的开源项目,该项目系统性地整理了多模态自适应领域的最新研究进展。该项目不仅涵盖了传统的领域自适应方法,还包括测试时自适应等新兴技术方向。多模...
Read More近日,GitHub上开源了一个名为Mobile-VideoGPT的轻量级多模态视频模型,其参数量不足10亿(1B),却通过创新的双视觉编码器和令牌剪枝技术,实现了在边缘设备上的实时推理能力。这一突破性进展为移动端和物联网设备...
Read More法国人工智能研究机构Kyutai最新推出突破性语音互译系统,该系统基于多流Transformer架构,可实现高保真度的实时语音到语音翻译。该技术突破传统文本中转翻译模式,直接在声学层面进行跨语言转换,并保持原说话者的...
Read More近期,一项名为Mixture-of-Mamba的创新研究在人工智能领域引起广泛关注。该研究通过将模态感知稀疏性引入状态空间模型(SSMs),实现了高效的多模态预训练。与传统Transformer模型相比,Mixture-of-Mamba在文本、图像...
Read More近日,Qwen发布了一款名为Qwen Omni 7B的多模态模型,该模型能够原生理解多种不同的模态数据,并以文本或语音的形式进行响应。这一技术的推出标志着人工智能在多模态处理领域迈出了重要一步。Qwen Omni 7B不仅能够处...
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