Search

Tag: #multimodal329 results

谷歌首個原生多模態嵌入模型

谷歌推出首個原生多模態嵌入模型，將文字、圖像、影片、音頻統一至單一嵌入空間。戲劇性示範讓龍蝦「看懂」螢幕。此進展提升跨模態AI理解。

量子位Media•Mar 11#embeddings#multimodal#cross-modal

Google 推出多模態 Gemini Embedding 2 模型

Google 推出 Gemini Embedding 2 模型，這是一款全新多模態嵌入解決方案。它支援文字、圖像、影片、音訊和文件嵌入於統一向量空間中。該模型可透過 Gemini API 和 Vertex AI 存取，並支援自訂輸出維度。

TestingCatalogMedia•Mar 10#embeddings#multimodal#vector-space

商湯摒棄VAE/VE，重構多模態架構

商湯徹底摒棄多模態模型中的VE與VAE元件，移除所有中間編碼器，打造簡化架構。其全新2B參數模型大幅超越傳統範式。

量子位Media•Mar 7#multimodal#model-architecture#encoder-free

Luma 推出 UNI-1 統一推理影像模型

Luma 推出 UNI-1，這是視覺理解與影像生成的統一模型。它合併文字與影像處理來處理推理任務。

TestingCatalogMedia•Mar 6#multimodal#reasoning#vision-model

Luma 推出創意 AI 代理

Luma 推出 Luma Agents，由其新「Unified Intelligence」模型驅動。這些代理能協調多個 AI 系統，生成橫跨文字、圖像、影片與音訊的端到端創意作品。

TechCrunch AIMedia•Mar 5#ai-agents#multimodal#creative-ai

YuanLab 開源 Yuan3.0 Ultra MoE 模型

YuanLab.ai 正式開源發布 Yuan3.0 Ultra 多模態基礎大模型。它將 MoE 大模型訓練效率優化系統性引入模型結構設計，並針對企業應用進行深度優化。在多模態文件理解、RAG、表格分析、內容摘要與工具調用等任務中表現突出。

36氪Media•Mar 5#multimodal#rag#enterprise

Phi-4-Vision 以 1/5 資料匹敵巨頭

Microsoft 推出 Phi-4-reasoning-vision-15B，這是 15B 參數的開放權重多模態模型，在視覺語言任務、數學/科學推理與 GUI 導航表現出色。僅用 200B 多模態 token 訓練—僅對手 1/5—透過優異資料策劃匹敵更大模型。即刻在 Hugging Face 與 GitHub 上架。

VentureBeatMedia•Mar 4#multimodal#vision-language#data-efficiency

Microsoft 推出 Phi-4 視覺推理模型

Microsoft 發布 Phi-4-Reasoning-Vision-15B，這是使用 SigLIP-2 視覺編碼器與中融合架構的輕量開源多模態模型。它支援思維鏈推理或直接推論，用於數學、圖說與 GUI 定位等任務。使用精選資料集，以 240 顆 B200 GPU 訓練 4 天。

Reddit r/LocalLLaMACommunity•Mar 4#multimodal#open-weight#vision-encoder

Claude Code 推出語音模式

Anthropic 在 Claude Code 推出語音模式。此功能為 AI 程式設計輔助增添語音能力。它強化 Anthropic 在 AI 程式設計市場的地位。

TechCrunch AIMedia•Mar 3#voice-ai#coding-assistant#multimodal