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豆包爱学2.0依托豆包多模态大模型与Seedance系列模型，将AI嵌入语数英等学科的问答、板书讲解、定制课程、听写和错题整理等学习全流程，同一对话入口即可围绕知识点不断生成完整学习内容，展现字节在AI教育场景的工程化能力。
紫东太初开源的这个通用多模态大模型 ZDTaichu5.0-9B，简直夯爆了！
10B参数以内，空间具身能力同档第一的通用多模态大模型来了！
今天，我们上线并开源GLM-5.3-Flash (320B-A18B)，这是GLM-5系列的首个原生多模态模型。大家好像已经习惯将前沿智能与前沿价格绑定，并认为这是技术进步必须支付的成本。今天，GLM-5.3-Flash来了：320B总参数，能力超过GLM-5.2，在全球权威的Artificial Analysis Intelligence Index（AA综合智能指数）中取得57分
目前，这项技术已成功应用于上海人工智能实验室Intern-S2-Preview 35B/397B系列多模态大模型的预训练中，有效提升了模型的科学推理与多模态理解能力。值得一提的是，相关研发均基于国产昇腾算力平台完成，并成功实现了面向大规模预训练的深度适配与优化。
长视频理解，正在成为多模态大模型的重要能力。
BigMac 是原生多模场景下的流水并行训练新范式。它针对多模态大模型训练中计算效率与显存占用难以兼顾的问题，提出了依赖安全的嵌套流水线：以成熟的 LLM 流水线为主干，在不打乱 LLM 执行顺序的前提下，有序嵌入编码器和生成器计算，从而在不增加 LLM 流水线空泡、保持激活显存有界的同时，高效实现多模态流水训练。
针对这一挑战，腾讯内容服务部 BAC 提出了一个名为 ProLaViT（Progressive Latent Visual Thought） 的全新框架。它的核心思想是：别急着下结论，先在连续隐空间里像人一样「步步推导」。 即让模型遵循 「定位 → 聚焦 → 分离」（Locate → Focus → Isolate） 的因果链，逐步收紧视觉注意力，最终精准锁定目标。
近年来，多模态大语言模型（MLLM）在视觉问答、图表理解、科学推理等任务上取得了令人瞩目的进展。
多模态大模型越来越会读图中文字，但最新研究显示，「读得出来」并不等于「防得住」。西湖大学 AGI Lab 的研究团队发现，当有害文本被渲染成低清、模糊或带噪图片后，模型在一个特定清晰度区间内反而更容易被越狱。