今天，百度AI Day上双杀全场！自研多模态大模型MuseSteamer携「绘想」平台重磅上线，视频创作直接杀进电影级AI时代。同时，百度搜索迎十年最大改版，体验全面开挂。
本文第一作者是上海交通大学计算机学院三年级博士生程彭洲，研究方向为多模态大模型推理、AI Agent、Agent 安全等。通讯作者为张倬胜助理教授和刘功申教授。
多模态对齐模型借助对比学习在检索与生成任务中大放异彩。最新趋势是用冻结的大语言模型替换自训文本编码器，从而在长文本与大数据场景中降低算力成本。LIFT首次系统性地剖析了此范式的优势来源、数据适配性、以及关键设计选择，在组合语义理解与长文本任务上观察到大幅提升。
2025年上半年，AI开源领域的竞赛异常激烈，主要围绕着几个核心方向展开：首先是效率竞赛，各路玩家不再单纯追求千亿、万亿参数的“巨无霸”模型，而是更专注于通过新架构和训练方法，用更小的参数实现更强的性能。其次，多模态已成标配，纯文本模型越来越少，新发布的旗舰模型几乎都具备了处理图像、视频等多种信息的能力。
2023年至今，检索增强生成（RAG）经历了从备受瞩目到逐渐融入智能体生态的转变。尽管有人宣称“RAG已死”，但其在企业级应用中的重要性依然无可替代。RAG正从独立框架演变为智能体生态的关键子模块，2025年将在多模态、代理融合、行业定制化等领域迎来新的突破。
最近，由香港大学黄超教授团队发布的开源项目「一体化的多模态RAG框架」RAG-Anything，有效解决了传统RAG的技术局限，实现了「万物皆可RAG」的处理能力。
如今的视觉语言模型 (VLM, Vision Language Models) 已经在视觉问答、图像描述等多模态任务上取得了卓越的表现。然而，它们在长视频理解和检索等长上下文任务中仍表现不佳。
该大模型由海洋精准感知技术全国重点实验室(浙江大学)牵头研发，具备基础的海洋专业知识问答，以及声呐图像、海洋观测图等海洋特色多模态数据的自然语言解读能力。其采用的领域知识增强“慢思考”推理机制，相较现有通用大模型能有效降低幻觉式错误。
扎克伯格又从奥特曼手里挖走4名顶尖AI人才，这次四位都是华人研究员。
就在昨夜，阿里带着全新多模态模型Qwen-VLo开启炸场模式。据介绍，Qwen-VLo在阿里原有的多模态理解和生成能力上进行了全面升级，具备三大亮点：
