GEMS：通用多模态传感框架
真实世界并非以单一模态呈现信息。我们同时通过视觉、语言、音频和身体感觉来体验世界，而在现实世界中运作的 AI 系统也需要同样的多模态理解能力。GEMS（GitHub 上的 lcqysl/GEMS）——通用多模态传感框架——提供了一个统一的基础设施，用于构建将视觉、语言、音频和结构化数据整合 …
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SGLang Omni：使用 SGLang 进行多模态 LLM 推理
Multimodal AI — models that understand images, audio, and video alongside text — has moved from research novelty to production necessity. …
AI
VILA：NVIDIA NVlabs 的开源视觉语言模型家族
能够同时推理图像和文字的视觉语言模型（VLM）已成为 AI 研究中最活跃的领域之一。由 NVIDIA Labs（NVlabs）开发的 VILA（视觉语言模型）代表了一个全面的开源 VLM 家族，专为多图像推理、视频理解和视觉链式思考而设计。这些模型设计为可从边缘设备扩展到云端部署，适用于机 …
AI
OmniSVG：统一多模态 SVG 生成模型（NeurIPS 2025）
矢量图形无处不在——从图标和标志到插图和数据可视化。但以编程方式生成复杂的 SVG 一直是一个棘手的研究挑战，大多数方法仅限于简单的几何形状或需要大量的训练数据。发表于 NeurIPS 2025 的 OmniSVG 突破了这些限制，引入了第一个基于视觉语言模型的统一端到端多模态 SVG 生 …
AI
MiniCPM-o：开源多模态 LLM，支持视觉、语音和文本
能够同时处理视觉、语音和文本的多模态 AI 模型代表了人工智能的前沿。OpenAI 的 GPT-4o 展示了这种方法的潜力，但其封闭性使开源社区奋起直追。由 OpenBMB（清华大学 NLP 实验室的衍生团队）开发的 MiniCPM-o 实现了一个非凡的里程碑：它在单图像理解基准测试上超越 …
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- Yanik guillemette
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