GEMS：通用多模態感測框架
真實世界並非以單一模態呈現資訊。我們同時透過視覺、語言、音訊和身體感覺來體驗世界，而在現實世界中運作的 AI 系統也需要同樣的多模態理解能力。GEMS（GitHub 上的 lcqysl/GEMS）——通用多模態感測框架——提供了一個統一的基礎設施，用於建構將視覺、語言、音訊和結構化資料整合 …
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SGLang Omni：使用 SGLang 進行多模態 LLM 推論
Multimodal AI — models that understand images, audio, and video alongside text — has moved from research novelty to production necessity. …
AI
VILA：NVIDIA NVlabs 的開源視覺語言模型家族
能夠同時推理圖像和文字的視覺語言模型（VLM）已成為 AI 研究中最活躍的領域之一。由 NVIDIA Labs（NVlabs）開發的 VILA（視覺語言模型）代表了一個全面的開源 VLM 家族，專為多圖像推理、影片理解和視覺鏈式思考而設計。這些模型設計為可從邊緣裝置擴展到雲端部署，適用於機 …
AI
OmniSVG：統一多模態 SVG 生成模型（NeurIPS 2025）
向量圖形無所不在——從圖標和標誌到插圖和資料視覺化。但以程式化方式生成複雜的 SVG 一直是一個棘手的研究挑戰，大多數方法僅限於簡單的幾何形狀或需要大量的訓練資料。發表於 NeurIPS 2025 的 OmniSVG 突破了這些限制，引入了第一個基於視覺語言模型的統一端到端多模態 SVG …
AI
MiniCPM-o：開源多模態 LLM，支援視覺、語音和文字
能夠同時處理視覺、語音和文字的多模態 AI 模型代表了人工智慧的前沿。OpenAI 的 GPT-4o 展示了這種方法的潛力，但其封閉性使開源社群奮起直追。由 OpenBMB（清華大學 NLP 實驗室的衍生團隊）開發的 MiniCPM-o 實現了一個非凡的里程碑：它在單圖像理解基準測試上超越 …
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