登录社区云，与社区用户共同成长
邀请您加入社区
note动机： 传统具身智能模型通常针对单一任务/机器人分别训练，例如机械臂操作、导航、轨迹预测各用一套模型，跨任务、跨环境、跨本体泛化差。Qwen-VLA 希望把这些任务统一成一个“视觉+语言→连续动作/轨迹”的通用模型。核心方法： 以 Qwen3.5-4B VLM 为认知骨干，负责视觉理解、空间推理和指令理解；外接约 1.15B DiT flow-matching action decoder
输入 = 当前场景首帧图片 + 未来一段机器人的 2D 运动学骨架序列；输出 = 按这段骨架动作发展出来的未来机器人视频。OSCAR 不是又一款追求“画面像不像”的视频生成器，而是把动作条件视频预测改造为策略筛选器：给定一个真实首帧和给定策略的动作轨迹，模型自回归生成未来视频，再由 GPT-5 判读成功率，以此预测 RoboArena 真实排名。它的核心设计是 2D 运动学骨架：把不同机械臂或人手
多模态信息处理是当前人工智能应用的重要方向，其中视频因同时包含视觉、听觉和文本信息而成为最具挑战的载体。为实现视频内容的结构化理解，业界普遍采用抽帧、语音识别与文字识别相结合的技术路径，将非结构化视频转换为带时间戳的结构化文档。这种多模态融合方案可支撑视频总结、关键片段定位、会议纪要生成、知识库检索等实际业务场景。本文介绍一个基于FFmpeg、Whisper与OCR构建的Agent Skill——
Motus（CVPR 2026）提出一种统一的潜在动作世界模型，通过混合Transformer（MoT）架构融合视觉-语言理解、视频生成与动作专家，实现五类具身建模范式的统一：VLA、WM、IDM、VGM与联合预测。引入基于光流的潜在动作表示，结合六层数据金字塔与三阶段训练流程，实现跨具身体的动作先验迁移。实验表明，该模型在仿真与真实场景中显著优于X-VLA和π⁰.⁵，性能提升达+15%至+48%
π₀.₅ 是一种具备开放世界泛化能力的视觉-语言-动作模型，通过协同训练多种异质数据源（如多机器人数据、网络文本、高层语义预测与口头指令），实现跨环境、跨任务的强泛化。该模型采用分层架构，先预测高层子任务，再生成低层动作，可在未见过的家庭环境中自主完成清洁厨房、整理卧室等持续10–15分钟的复杂操作。实验证明，其泛化能力源于多样化知识迁移，是首个实现端到端学习驱动的长时程灵巧操作的系统。
具身智能Sim2Real迁移面临严峻挑战：仿真成功率89.4%降至真机12%，性能下降1160%。核心瓶颈源于感知、动力学与驱动三类间隙。本文提出5阶段端到端路径——从仿真搭建、域随机化配置、模型训练，到策略迁移（融合域随机化+系统辨识+残差学习），最终实现真机部署。实测表明，混合策略将成功率由23%提升至87%（n=300）。依托Isaac Sim 6.0与ROS 2 Humble，结合真实传感
随着多模态生成技术的成熟，AI已从单点工具走向内容生产全链路。从AI短剧、漫剧到恋综，底层共享同一条自动化管线：剧本生成、分镜拆解、角色一致性、视频合成与音频同步。其核心原理在于将传统“拍摄”重构为“生成+拼接”，显著降低试错成本，使小团队也能批量产出内容。当生成能力富余后，如何高效筛选优质创意成为新瓶颈，于是“AI观众”作为模拟反馈机制应运而生，本质上是用Agent模拟用户情感与完播率，辅助创作
语音交互正在成为人机协同的新常态，从智能音箱到车载助手，用户越来越习惯用自然语言与系统对话。实现这一体验的核心链路，是将语音识别、语义理解与语音合成三大技术模块串成一条自动化流水线。语音识别负责将声波转化为文本，大模型推理引擎负责理解意图并调用工具，语音合成则把结构化回答重新转为拟人化的语音输出。这种三段式架构不仅大幅降低了传统语音机器人的开发门槛，还保留了上下文管理与工具调用的高级能力，适用于智
在人工智能与自动化流程中，Agent的能力边界往往取决于它对非结构化数据的感知与理解。视频作为信息密度最高的载体，却长期是Agent的认知盲区。本文从技术原理出发，解析如何通过FFmpeg抽帧、OCR字幕提取、ASR语音转写与多模态视觉理解，构建一套完整的视频解析链路。这一方案将视频转化为带时间轴的结构化报告，使Agent能够像处理文本一样处理视频内容，从而支撑会议纪要整理、课程切片、视频审核等工
多模态大模型时代，视频信息的高效解析成为AI应用落地的关键挑战。与传统文本处理不同，视频理解需要同时处理视觉与音频双通道数据。通过视频抽帧、语音转写与时间轴对齐，可将非线性视频流转换为结构化的图文剧本，从而让大模型“看懂”视频内容。这一技术路线在Agent开发中尤为重要——Agent需要扩展视频感知能力，而基于Skill机制的视频处理工具能够低成本实现多模态扩展。本文从工程实践角度，解析基于ffm
视频理解是AI Agent处理非结构化数据的关键能力之一。传统方法让模型直接读取视频流会面临上下文窗口爆炸、信息密度不均等多重挑战。解决思路是将连续视频拆解为离散的视觉、听觉与文本信号：通过ffmpeg按场景动态抽帧获取画面信息，借助whisper完成音频转写，结合OCR识别画面中烧录的文字，最后把三路结果按时间轴对齐生成结构化的Markdown文本。这种多模态信息融合方案不仅大幅降低Token消
近日，万兴科技旗下AI视频创意产品Wondershare Filmora跻身8月全球AI产品榜总榜TOP100；与此同时，人工智能领域的独立行业数据监测平台AIGCRank发布的8月AI网站出海排行榜中，万兴科技旗下云端AI创意工具集Wondershare Media.io成功位列排行榜TOP30。
本文提出通用场景图(USG)表示法，能够整合图像(ISG)、文本(TSG)、视频(VSG)和3D(3DSG)等多种模态的场景信息。针对现有方法孤立处理单模态导致的跨模态对齐困难问题，作者设计了共享掩码解码器框架，通过模态特定编码器提取特征后，利用掩码交叉注意力隐式整合跨模态互补信息。系统包含对象关联器、目标检测头和关系检测器等模块，采用多任务损失函数和文本中心对比学习策略，有效解决了跨模态对象对齐
从极端工况验证到多元化场景落地，千觉机器人触觉传感器已具备工业级可靠性与规模化量产能力。未来，千觉机器人将持续推进触觉感知技术的迭代与突破，以更精准、稳定的触觉能力拓展机器人感知边界，推动触觉技术在更广泛场景加速落地。
本文详细介绍了如何在Spring AI中集成豆包多模态模型，实现图像与文本的交互处理。通过环境搭建、API开发实战和性能优化等步骤，帮助开发者快速掌握多模态AI的应用技巧，提升中文场景下的图像理解和文本生成能力。
通过以上分析可见，MidJourney、Diffusion类模型和豆包在文生图领域各有千秋。MJ以艺术性引领潮流，Diffusion类模型以逻辑性和扩展性满足复杂需求，豆包则凭借中文支持和本土化优势深耕中国市场。用户应根据语言偏好、创作目标和预算选择合适的工具，并通过组合使用和技巧优化提升创作效果。文生图技术的未来充满可能性，多模态融合、本地化优化和用户体验提升将成为发展重点。随着技术挑战逐步解决
蚂蚁 2025届暑期实习 多模态LLM 面经
多模态注入是AI安全的新盲区。本文拆解图片注入、PDF隐写、对抗扰动四种攻击手法，分析视觉模型的架构级防御难点与开发者应对思路。
本文详细介绍了如何利用ALBEF和ViT-B/16构建无需目标检测器的多模态模型，显著提升性能。通过对比传统方法与ViT架构的优劣，解析ALBEF的三模块设计及动量蒸馏技术，提供从环境配置到模型训练的完整实践指南，实测显示在Flickr30K数据集上性能提升明显。
本文提供了基于YOLOv11进行多模态目标检测的完整实战指南。详细阐述了从构建严格对齐的多模态数据集、编写配置文件，到解析YOLOv11多模态模型架构（包括早期与中期融合策略）的核心步骤。文章还分享了从零开始的训练脚本、高级模型融合技巧（如多尺度融合）以及部署注意事项，旨在帮助开发者高效构建鲁棒性更强的全天候检测系统。
本文详细介绍了Qwen2.5-VL-32B多模态模型在昇腾MindIE框架下的实战应用，包括图片问答和视频分析的完整Demo流程。通过环境配置、模型部署、性能调优等步骤，展示了该模型在工业质检和医疗影像等场景的强大能力，帮助开发者快速掌握多模态AI技术的实际应用。
本周系统学习了强化学习基础理论与多模态模型核心技术。深入掌握了强化学习的核心概念，包括马尔可夫决策过程、价值函数、策略优化等基础理论；精读多模态大模型论文，重点研究了视觉标记器与视觉编码器的技术差异与协同机制，明确了视觉标记器的图像分块与向量化功能，以及视觉编码器的高级语义特征提取作用。通过理论梳理与论文精读，构建了从强化学习基础到多模态视觉处理的完整知识框架。
本文详细介绍了在Ubuntu 22.04系统上为YOLOv8多模态目标检测配置完整GPU环境的全流程。内容涵盖NVIDIA驱动安装、CUDA 11.6与cuDNN 8.6的精细部署、Python虚拟环境搭建，以及如何利用ONNX Runtime进行可见光与红外图像融合推理的实战操作，旨在帮助开发者和研究者快速构建高效稳定的多模态感知系统。
本文详细介绍了如何基于YOLO11构建RGB-IR多模态目标检测系统（YOLO11-MM）。通过分析早期、中期和晚期三种融合策略，重点阐述了Mid Fusion架构的优势与实现方法，并提供了从数据准备、网络结构设计、代码实现到训练调优的完整实战指南，旨在提升模型在夜间、大雾等极端环境下的检测鲁棒性。
目前AAAI顶会成果已从技术探索迈向产业落地，在未来，AAAI多模态将呈现三大趋势：一是技术深度融合；二是轻量化与泛化能力突破；三是伦理与可解释性发展。随着多模态模型渗透医疗、自动驾驶等关键领域，如太原理工大学的视觉分割技术推动影像分析精度提升，其决策透明性需求日益凸显。
本文回顾了YOLO系列从2015年YOLOv1到2025年YOLOv12的十年演进，展望未来10年AI视觉的五大趋势：端到端、多模态、视觉Agent、通用检测与3D视觉。技术将向“端云协同+持续学习+神经符号”融合发展，行业应用覆盖自动驾驶、机器人、医疗、工业与AR/VR。AI范式从监督学习转向自监督、多模态与具身智能，工程师需转型为具备系统设计与业务思维的复合型人才。最终，YOLO将从检测器演变
PaddleOCR-VL是百度推出的多模态文档解析模型，采用视觉-语言模型架构，在文档解析任务中表现优异。本教程详细介绍了其本地部署流程，包括硬件要求、环境准备、PaddlePaddle框架安装、模型下载与验证等关键步骤。该系统通过两阶段工作流程（布局分析和元素识别）实现高效文档解析，支持输出结构化Markdown或JSON格式。部署测试表明，该方案在A100 GPU上能达到1.22页/秒的吞吐量
本文精选了10款AI图片编辑工具，覆盖从日常到专业的不同需求场景。全能型代表美图秀秀适合摄影小白，Remini专攻老照片修复，像素蛋糕满足商业精修需求。其他工具各有所长：Fotor提供在线设计，ProKnockOut擅长复杂抠图，咔咔适合手机快速编辑。选择建议：大众用户可选美图秀秀、百度网盘AI修图；专业需求考虑像素蛋糕；特殊场景使用垂直工具。AI技术已显著降低图片处理门槛，让普通用户也能轻松完成
豆包推出全新「视频总结」功能，支持抖音、B站等多平台视频链接及本地视频一键总结，可生成带时间戳的摘要、提取逐字稿、分析分镜剪辑手法等。该功能目前仅限手机APP内测使用，提供视频创作者高效工具，帮助快速获取内容要点、优化视频制作。同时文章还介绍了大模型AI的学习路径与就业前景，包含提示词工程、RAG系统等核心技能，并分享全套免费学习资源。
基于attention的多任务多模态实情绪情感识别
11 月 20—21 日，由 CSDN 与奇点智能研究院联合主办的 2026 奇点智能技术大会将在北京万达文华酒店举行，Agent 自进化、AI Coding、世界模型、Agent Infra……2026 奇点智能技术大会首批核心议题公开
太空算力不再是科幻。工信部此次高调推动产业生态培育，意味着我国已将天基计算提升至国家战略资源高度。从抗辐射芯片到激光通信，从单星在轨验证到星座组网，我们正一步步将计算能力送入苍穹。未来，当你用手机打开某个App，其背后可能是一颗500公里外的卫星为你完成了推理运算——而这颗卫星上，跳动着的是中国自主设计的抗辐射芯，连接着的是国产星间激光链路。这一天，不会太远。
M3KG-RAG：多模态知识图谱增强的检索生成框架 本文提出M3KG-RAG框架，通过构建多跳多模态知识图谱（M3KG）和引入GRASP精细化剪枝机制，显著提升多模态大模型在音视频任务中的推理能力。该框架采用模态感知检索策略，实现"检索-剪枝-生成"的闭环流程，在多个基准测试中展现出优越性能，为多模态推理提供了可解释、证据支撑的新范式。实验表明，该方法在回答完整性、信息多样性和
RAG作为一种范式，可以灵活扩展，可以来个暴力组合，写综述。变成从文本RAG到多模态输入-文本输出，再到多模态输入-多模态输出的一个演进。这块，看一个技术总结，如《》，https://doi.org/10.36227/techrxiv.176341513.38473003/v2，https://github.com/INTREBID/Awesome-MM-RAG，所有可能使用的模态组合作为输入和输
本文探讨了多模态知识图谱在智能化转型中面临的'信息孤岛'困境，并提出了有效的破局实践。通过模态融合技术，如改进的Tucker张量分解和对比学习机制，实现了跨模态数据的协同交互，显著提升了医疗诊断、电商推荐等场景的应用效果。文章还分享了工业级部署优化策略，为多模态知识图谱的实际应用提供了可行方案。
本文提出了一种基于扩散模型的零样本骨架动作识别框架TDSM，通过三元组扩散损失实现骨架与文本特征的高效对齐。该方法利用扩散模型的反向去噪过程，在文本引导下将噪声骨架特征与动作标签语义匹配。实验表明，TDSM在多个基准数据集上显著优于现有方法（提升2.36-13.05个百分点），验证了其跨模态对齐的有效性。该工作首次将扩散模型应用于骨架动作识别，为多模态学习提供了新思路。
本文深入探讨了如何将知识图谱与多模态技术深度融合，以解决金融风控与工业运维中的核心痛点。通过金融领域最终控制人识别和工业设备故障检测两大实战场景，详细拆解了从多模态数据融合、知识构建到推理应用的全流程，为构建可落地、能闭环的智能系统提供了具体思路与工程实践参考。
京东开源"AI全家桶"，推出行业首个100%开源企业级智能体平台JoyAgent 3.0，打响智能体生态争夺战。此次开源覆盖智能体平台、多智能体协作框架OxyGent和医疗大模型京医千询2.0，均源于京东真实业务场景锤炼。技术亮点包括自然语言数据查询、模块化智能体开发、医疗可信推理等，已在电商、医疗、金融等领域落地应用。京东计划通过开源构建AI生态标准，未来三年打造万亿规模人工
多模态
——多模态
联系我们（工作时间：8:30-22:00）
400-660-0108 kefu@csdn.net
DAMO开发者矩阵
火山引擎视频云技术社区
亚马逊云科技技术品牌专区
乐奇 Rokid 开放社区
天工造物局
2048 AI社区
AtomGit开源社区
