文本提示图像分割（Text-prompted image segmentation）是实现精细化视觉理解的关键技术，在人机交互、具身智能及机器人等前沿领域具有重大的战略意义。这项技术使机器能够根据自然语言指令，在复杂的视觉场景中定位并分割出任意目标。
我们经常在一些对比 AI 性能的测试中，看到宣称基础模型在自然语言理解、推理或编程任务等性能超人类的相关报道。
近年来，大语言模型在「写得长、写得顺」这件事上进步飞快。但当任务升级到真正复杂的推理场景 —— 需要兵分多路探索、需要自我反思与相互印证、需要在多条线索之间做汇总与取舍时，传统的链式思维（Chain-of-Thought）往往就开始「吃力」：容易被早期判断带偏、发散不足、自我纠错弱，而且顺序生成的效率天然受限。
近日，多模态视频理解领域迎来重磅更新！由复旦大学、上海财经大学、南洋理工大学联合打造的 MeViSv2 数据集正式发布，并已被顶刊 IEEE TPAMI 录用。
当模型学会「左右互搏」的那一刻，平庸的模仿时代结束了，真正的硅基编程奇迹刚刚开始。
近年来，多模态大语言模型正在经历一场快速的范式转变，新兴研究聚焦于构建能够联合处理和生成跨语言、视觉、音频以及其他潜在感官模态信息的统一全模态大模型。此类模型的目标不仅是感知全模态内容，还要将视觉理解和生成整合到统一架构中，从而实现模态间的协同交互。
近日，部分L3级自动驾驶车型已经通过工信部批准正式上路，这标志着这我国自动驾驶产业的新阶段。
直到刚刚，用最新的图像模型NextStep-1.1，扳回一球。总体来看，这次开源的NextStep-1.1解决了之前NextStep-1中出现的可视化失败（visualization failures ）问题。其通过扩展训练和基于流的强化学习（RL）后训练范式，大幅提升了图像质量。
欧洲音频公司 Mirelo AI 刚刚拿下 4100 万美元种子轮，由 a16z 与 Index Ventures 领投。他们不是再做一个剪辑工具，而是训练自己的音频模型，主打用户给视频，Mirelo 补上所有声音。自动生成音效与配乐，并把它们精确同步到画面上。
由香港大学丁凯欣领导，联合华南理工大学周洋以及快手科技Kling团队共同完成的这项研究，开发出了一个名为“炼金师”（Alchemist）的AI系统。它就像一位挑剔的大厨，能从海量图片数据中精准挑选出最有价值的一半。
