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2025-03-12 talkingdev

[论文推荐] 基于硬负样本加权的对比学习构建大规模语言和视觉嵌入模型

近年来,随着多模态学习的发展,构建能够同时处理视觉和语言任务的嵌入模型成为研究热点。然而,传统基于对比损失的方法在处理硬负样本时往往表现不佳,导致模型在复杂检索任务中效果受限。近期,一项研究提出了一种...

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2025-03-12 talkingdev

Hugging Face推出LeRobot平台扩展,发布最大开源多模态汽车AI数据集

Hugging Face与Yaak合作推出了L2D数据集,这是目前最大的开源多模态数据集,专为汽车人工智能(AI)领域设计。该数据集包含了从驾驶学校收集的专家和学生驾驶策略,并通过自然语言指令增强了空间智能模型的能力。这...

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2025-03-11 talkingdev

视觉语言模型的新突破:简单可验证奖励与规模化强化学习的结合

近期,一项关于视觉语言模型(Vision Language Models)的研究引起了广泛关注。该研究通过结合简单可验证奖励机制与规模化强化学习(Scaled Reinforcement Learning),显著提升了模型的性能。研究团队在论文中详细...

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2025-03-10 talkingdev

STORM模型通过Mamba适配器提升长视频理解能力

在视频理解领域,大多数模型通常逐帧处理视频数据,这使得处理时间相关的问题变得具有挑战性。STORM模型通过引入Mamba适配器,增加了时间注意力操作,从而显著提升了长视频的理解能力。与Qwen模型相比,STORM在处理...

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2025-03-05 talkingdev

VARGPT:统一视觉理解与生成的多模态大语言模型

VARGPT是一种多模态大语言模型(MLLM),其独特之处在于将视觉理解与生成功能统一在一个自回归框架内。这一创新设计使得VARGPT能够同时处理文本和图像数据,实现更高效的跨模态信息处理。通过自回归机制,VARGPT不仅...

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2025-02-27 talkingdev

微软发布全新Phi模型,专为多模态处理优化

微软近日发布了两款全新的开源语言模型Phi-4-mini和Phi-4-multimodal,这两款模型在硬件效率和多模态处理方面表现出色。其中,Phi-4-mini拥有38亿参数,专注于文本任务;而Phi-4-multimodal则具备56亿参数,能够处理...

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2025-02-27 talkingdev

Magma:多模态AI agent的基础模型在Hugging Face Hub发布

近日,Hugging Face Hub发布了一款名为Magma的新型基础模型,专为视觉agent任务设计,尤其在视频理解和UI导航方面表现出色。Magma模型以其易于调优的特性,为开发者提供了强大的工具,以应对复杂的多模态AI任务。该...

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2025-02-26 talkingdev

R1-OneVision:多模态推理模型在复杂视觉任务中的突破

近日,R1-OneVision作为一种多功能的大型多模态模型,正式在GitHub上发布。该模型通过整合视觉与文本数据,在数学、科学、深度图像理解及逻辑推理等复杂任务中表现出色。R1-OneVision的设计旨在解决传统单一模态模型...

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