首个涵盖30个任务、100+语言、50+模型的音频嵌入模型综合基准测试
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合成数据
UniT:统一多模态思维链测试时缩放
👍 19通过思维链推理实现统一多模态模型的测试时迭代优化
通过双约束任务合成、中训练与强化学习,打造高效长时程深度搜索智能体
提出UniDFlow统一框架,用离散流匹配同时实现图像理解、生成和编辑
整合安全评估与内部诊断的开源工具包,实现从黑盒测试到白盒洞察的范式转变
大规模适配视觉语言模型以理解电子商务
👍 13系统性研究如何将通用VLM适配到电商领域,在保留通用能力的同时大幅提升商品理解性能
提出OmniDenseCaptioning任务,生成六维度剧本式视频描述
通过解耦语义推理与时间生成,让全模态LLM原生支持语音同步3D面部动画
一个7B参数的端到端大型音频语言模型,通过分层三模态交错和智能-说话人解耦技术,在语音对话和音频理解任务上实现SOTA性能。
首个评估统一多模态模型在计算机使用任务中规划能力的基准
VLMs地理位置推断能力强但隐私推理差,过度披露率达47.6%
提出模态非对称token压缩框架,先修剪视频冗余再视觉引导音频选择,显著提升Omni-LLMs效率
批判碎片化的任务知识注入范式,提出统一世界模型框架的五大核心组件
面向视觉生成的统一个性化奖励模型
👍 20提出 UnifiedReward-Flex,通过上下文自适应层次化推理动态构建个性化奖励模型。
评测基准,隔离视觉知识与推理,评估MLLM的实体识别能力
评估AI智能体在日常工作/生活/学习场景中完成多样化任务的能力
将文本记忆渲染为视觉图像,通过自适应信息密度突破上下文预算瓶颈
扩散大语言模型用于音频理解,四阶段训练超越自回归基线
首个端到端统一文本OCR与视觉OCR的全场景方法,4B参数媲美70B模型。
将推理链渲染为图像,用视觉token替代文本token,实现3.4×压缩和2.7×加速