多模态

从零开始学习人工智能

量化评估RAG效果：LLM答案自动评估脚本全解析在RAG（检索增强生成）系统的研发与优化过程中，客观、量化地评估回答质量是核心环节——仅凭人工主观判断不仅效率低下，也无法精准对比不同方案的优劣。本文将详细拆解一款「LLM答案自动评估脚本」，从核心原理、环境搭建、代码实现到实战应用，手把手教你用GPT-4o-mini/GPT-3.5作为“智能评委”，自动化完成RAG回答的多维度打分。

多模态理解类模型技术小结作者：昇腾实战派 * 3号小金鱼随着人工智能向更复杂、更贴近真实世界的应用演进，单一模态的模型已难以满足对多源信息融合与理解的需求。多模态大模型（Multimodal Large Language Models, MLLMs）应运而生，通过整合图像、文本、语音、视频等多种信息形式，实现跨模态的语义理解与生成能力。这类模型以Transformer架构为基础，将不同模态的数据统一转化为可处理的token序列，在统一的嵌入空间中完成特征对齐与信息融合，从而支持视觉问答、图像描述、多模态对话等丰富任务。近年来，从

【VLM】结合Python沙箱的以图思辨S1-VL模型【多模态推理大模型进展】基于Qwen3-VL-32B-Thinking做的面向数学、物理、化学、天文、地理、生物六大学科的科学多模态推理模型，主要特点是Python 沙箱执行图像裁剪、缩放、标注等代码，多轮迭代推理。S1-VL: Scientific Multimodal Reasoning Model with Thinking-with-Images，https://arxiv.org/pdf/2604.21409，https://huggingface.co/ScienceOne-AI，https:

【论文阅读】AstraNav-Memory: Contexts Compression for Long MemoryMotivation具身智能正从单次任务执行向终身多任务学习演进。类人导航的核心特征：在未知环境中具备渐进式推理与探索的能力

自研双 Backbone 协同检测架构：从根源重构特征提取，解锁单 / 多模态检测精度新上限在目标检测算法的工业落地过程中，我始终被一个核心瓶颈反复困扰：传统单骨干（Backbone）网络，永远在细节特征与语义特征之间做非此即彼的权衡。

五点钟科技

LLaVA 论文精读以及源码网络结构完整分析论文：Visual Instruction Tuning arXiv: 2304.08485 | NeurIPS 2023 Oral 作者：Haotian Liu, Chunyuan Li, Qingyang Wu, Yong Jae Lee 机构：University of Wisconsin–Madison, Microsoft Research, Columbia University

AI驱动安全变革：Axios零交互劫持云元数据+CVE-2026-40175，Claude Mythos加速至小时级，攻防不对称重构安全架构当一个SSRF漏洞可以零交互窃取AWS凭证，当AI将漏洞利用窗口从771天压缩至不足4小时——传统的“被动防御、人工兜底”安全模式，正在系统性失效。

努力的小巴掌

多模态大模型-基础概念多模态大模型（Multimodal LLM）是指能够同时处理文本、图像、语音、视频等多种数据模态的模型，并在统一表示空间中进行理解与推理。

通信领域的“中国速度”：从5G-A到6G，从地面到星空当全球AI产业的目光聚焦于Token调用量的“中美对决”时，另一场同样激烈的较量正在通信领域悄然上演。

AI 医疗之重症监护预警系统（ICU-EWS）从理论到实战【时序深度学习与多模态融合】AI 医疗之临床诊断与辅助决策系列文章请按顺序阅读1、重构诊疗效率与精准度之 AI 赋能临床诊断与辅助决策从理论到实战

闭环文本引导框架，用于肺癌病灶分割与定量1、有匿名版本开源代码：Anonymized Repository - Anonymous GitHub

双骨干并行，极简融合：一款高效双 Backbone 目标检测网络详解（单模态增强创新点，双模态检测）在 YOLO 系列主导的实时目标检测领域，单 Backbone 的特征表达能力逐渐成为精度提升的核心瓶颈。今天我们详解一款双并行对称 Backbone + 极简同尺度融合的新型目标检测网络，结构简洁、精度提升明显，同时保持极致的推理效率，完全贴合原图架构。

【MLLM】文档多模态MinerU2.5-Pro模型【文档多模态模型进展】MinerU2.5-Pro更新，主要特点是保留 MinerU2.5 的 1.2B 参数架构，主要改动点是训练数据从不足 1000 万页扩至 6550 万，工作报告在：MinerU2.5-Pro: Pushing the Limits of Data-Centric Document Parsing at Scale，https://arxiv.org/pdf/2604.04771，代码在: https://github.com/opendatalab/MinerU，模型权重在:

多模态技术详解：TTS、ASR、OCR随着 AI 技术的发展，计算机正在从“看懂文字”向“听懂声音、看懂图像”全面进化。这就是多模态技术——让机器像人类一样，综合运用视觉、听觉、语言等多种感知能力来理解世界。

LLM--VIT简介论文精度视频：VIT论文精度，这里做简要概述CNN神经网络是ai算法中最重要，最经典的算法之一，在vit出现之前，Resnet模型一直都是最好的视觉模型；当然CNN也不是没有缺点，其中有两个典型的缺点：局部性和平移不变性。

多模态RAG实战：从表格到音视频的全链路落地指南多模态处理 = 对文本、表格、图片、音频、视频等不同模式的数据，分别用最优方案处理，最终融合得到结果的过程。

微软推出 Critique 双模型协作系统：GPT + Claude 协同，开启“生成 + 审查”新范式大语言模型的爆发让 AI 辅助工作成为常态，但单一模型的“独角戏”往往存在局限：GPT 系列擅长创意生成与广泛知识，却可能在事实准确性上失分；Claude 以安全、对齐见长，生成内容相对谨慎，有时会“过于保守”。如何兼得两者之长？微软近日推出的 Critique 双模型协作系统给出了答案——通过在同一任务中同时调用 GPT 与 Claude，实现“生成 + 审查”的协同机制，让企业办公与科研效率迈上新台阶。

袋鼠云数栈

集团数字化统战实战：统一数据门户与全业态监管体系构建在能源行业数字化转型加速的当下，集团型企业的数字化建设已从单点信息化升级为系统级、全局化的数据治理。本次直播围绕集团数字化统战核心，聚焦统一数据门户搭建与全业态监管体系建设，拆解集团数字化痛点、输出解决方案，并结合头部能源企业实践案例，为大型集团数字化转型提供可落地的实战路径。

常见多模态架构CLIP/BLIP/Llava/CogVLMCLIP（Contrastive Language-Image Pre-Training）模型是一种多模态预训练神经网络，由OpenAI在2021年发布，是从自然语言监督中学习的一种有效且可扩展的方法。CLIP在预训练期间学习执行广泛的任务，包括OCR，地理定位，动作识别，并且在计算效率更高的同时优于公开可用的最佳ImageNet模型。该模型的核心思想是使用大量图像和文本的配对数据进行预训练，以学习图像和文本之间的对齐关系。CLIP模型有两个模态，一个是文本模态，一个是视觉模态，包括两个主要部分： 1.