OpenClaw的风刮到了多模态生成,6B小模型超越Nano Banana 2!
OpenClaw的风刮到了多模态生成,6B小模型超越Nano Banana 2!近日,上海人工智能实验室联合南京大学、香港中文大学及上海交通大学,将OpenClaw的成功应用于多模态生成领域。他们提出GEMS(Agent-Native Multimodal Generation with Memory and Skills),激发小模型潜力,甚至让6B小模型在部分任务超越了Nano Banana 2。
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近日,上海人工智能实验室联合南京大学、香港中文大学及上海交通大学,将OpenClaw的成功应用于多模态生成领域。他们提出GEMS(Agent-Native Multimodal Generation with Memory and Skills),激发小模型潜力,甚至让6B小模型在部分任务超越了Nano Banana 2。
多模态大推理模型的幻觉,很多时候并非「没看见」,而是在最不确定的推理阶段想偏了。最新研究发现,模型在生成because、however、wait等transition words时,往往处于高熵关键节点,更容易脱离图像证据、转向语言脑补。LEAD在高熵阶段不急于输出单一离散token,而是先在潜在语义空间保留多种候选推理方向,并通过视觉锚点持续拉回图像证据,显著缓解幻觉。
最近,计算机视觉领域的顶级会议 CVPR 2026 的 NTIRE 鲁棒性 AIGC 图像检测挑战赛( Robust AI-Generated Image Detection in the Wild Challenge )结果出炉。蚂蚁集团 AI 安全实验室的队伍 MICV 凭借在鲁棒性测试样本上 ROC AUC 达到了惊人的 0.9723,成功摘得「复杂真实场景鲁棒性样本测试」挑战赛的冠军。
最近,来自Meta与University of Copenhagen的研究者提出了OneStory: Coherent Multi-Shot Video Generation with Adaptive Memory(收录于CVPR 2026)。这项工作聚焦于一个核心问题:如何在生成多镜头视频时,有效保留长程跨镜头上下文,从而实现更强的叙事一致性。
多 Agents 协同方案成了现在 AI 圈的主流玩法,以前是一个 Agent 能搞定一个人要做的事,现在是多个 Agent 完成一个团队要做的事。
手机和电脑不会死,但 Agent 正在绕过它们。
语音合成大家都不陌生,这两年市面上各种AI配音也层出不穷。
刚刚,深圳机器人芯片公司地瓜机器人宣布拿下1.5亿美元(约合人民币10.24亿元)B2轮新融资,某零售科技与供应链巨头、滴滴、Prosperity7风投基金、高瓴创投、淡马锡旗下Vertex Growth、五源资本等产业巨头及一线资本参投。
今天《纽约客》发表了历时 18 个月的调查报道,首次披露 OpenAI 首席科学家 Ilya Sutskever 在 2023 年秋天汇编的 70 页内部备忘录,以及 Anthropic 联合创始人 Dario Amodei 保留多年的 200 余页私人笔记。
就在大家都急头白脸地等待DeepSeek-V4的时候,冷不丁一篇新论文引起了网友们的注意—— 提出新稀疏注意力机制HISA(分层索引稀疏注意力),突破64K上下文的索引瓶颈,相比DeepSeek正在用的DSA(DeepSeek Sparse Attention)提速2-4倍。