多模态

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Masked AutoEncoder（MAE）详解：高 Mask 率如何造就强视觉表征在 NLP 领域，BERT 的 Masked Language Modeling（MLM）已成为最成功的自监督学习范式之一：随机遮掉部分 token，训练模型用上下文恢复它们。这种“预测缺失信息”的训练方式非常高效，并且可以产生强大的可迁移表示。

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北交&字节最新开源ThinkGen：首次显式利用多模态CoT处理生成任务，多项任务性能SOTA论文链接：https://arxiv.org/pdf/2512.23568 项目链接：https://github.com/jiaosiyuu/ThinkGen HF 链接：https://huggingface.co/JSYuuu/ThinkGen

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多模态人工智能 (Multimodal AI) —— 打通感知的边界在人工智能的发展历程中，我们经历了从单一文本处理（NLP）到图像识别（CV）的独立发展阶段。而今，多模态学习（Multimodal Learning）正成为通往通用人工智能（AGI）的关键钥匙。本文将深入探讨多模态的核心概念、关键架构（如 CLIP, Flamingo, GPT-4V）、对齐技术以及未来的挑战。

《PDF解析工程实录》第 9 章｜端到端多模态模型：不是接不住，而是要看业务能接受什么点此进入系列专栏如果你一路写到了 pipeline、融合、阅读顺序，再回头看端到端多模态模型，视角其实会发生明显变化。

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论文简读：Kwai Keye-VL Technical Report论文地址：https://ar5iv.labs.arxiv.org/html/2509.01563 github：https://github.com/Kwai-Keye/Keye 模型地址：https://huggingface.co/Kwai-Keye 开源时间：2025年7月2日

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「源力觉醒创作者计划」_巅峰对话：文心4.5 vs DeepSeek R1 vs 通义Qwen3.0 谁最符合中国人体验？目录开场：一、明星登场：三种“中国方案”同台竞技，切磋国产大模型真功夫！1. 文心4.5：多模态异构MoE，请叫我国产首个“全能选手”！

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【技术报告解读】DeepSeek-OCR: Contexts Optical Compression我们提出了 DeepSeek-OCR，作为通过光学二维映射压缩长上下文可行性的初步探索。DeepSeek-OCR 由两个组件构成：DeepEncoder 和作为解码器的 DeepSeek3B-MoE-A570M。具体而言，DeepEncoder 作为核心引擎，旨在在高分辨率输入下保持低激活值，同时实现高压缩率，以确保视觉 token 数量可控且高效。实验表明，当文本 token 数量不超过视觉 token 数量的 10 倍（即压缩率小于 10×）时，模型可实现 97% 的 OCR 解码精度。即使在 20×

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高效多模态大语言模型：从统一框架到训练与推理效率的系统化理论梳理目录1 引言2 理论知识与技术基础2.1 多模态表示的“鸿沟”与对齐目标2.2 Transformer 自注意力机制与复杂度来源

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