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清华、西交联合开源发布了Cheers : 一条更简洁、更高效的统一多模态路线

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过去几年,多模态模型在理解任务上快速演进,图像问答、OCR、视觉推理、跨模态对话等能力不断提升;与此同时,图像生成模型也在视觉质量、指令遵循和细节表达上持续突破。下一步一个自然的问题是:能否用同一个模型,同时做好理解与生成?这正是统一多模态模型(Unified Multimodal Models, UMMs)正在回答的问题。

来自主题: AI技术研报
6876 点击    2026-03-26 14:45
多模态预训练,才是大模型的下一条路?Yann LeCun、谢赛宁参与

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基础模型时代,大模型能力的爆发,很大程度上源于在海量文本上的预训练。然而问题在于,文本本质上只是人类对现实世界的一种抽象表达,是对真实世界信息的有损压缩。

来自主题: AI技术研报
9465 点击    2026-03-09 09:53
美团提出全新多模态统一大模型STAR,GenEval突破0.91,破解“理解-生成”零和困局

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美团提出全新多模态统一大模型STAR,GenEval突破0.91,破解“理解-生成”零和困局

近日,美团推出全新多模态统一大模型方案 STAR(STacked AutoRegressive Scheme for Unified Multimodal Learning),凭借创新的 "堆叠自回归架构 + 任务递进训练" 双核心设计,实现了 "理解能力不打折、生成能力达顶尖" 的双重突破。

来自主题: AI技术研报
10799 点击    2026-02-05 13:50