HuggingFace 每日AI论文速递 04月12日 07:07
2025.04.11 | Kimi-VL模型表现优异;VCR-Bench评估推理瓶颈。
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本文汇总了近期14篇AI领域的重要论文,涵盖了多模态、视频理解、3D生成、推理、视觉文本定位等多个前沿方向。这些研究探索了如Kimi-VL技术、VCR-Bench评估框架、MM-IFEngine多模态指令跟随等,展示了AI技术在图像生成、3D场景理解、以及复杂推理方面的最新进展。此外,文章还涉及了模型扩展法则、数据高效学习和多智能体模拟等关键议题,为读者提供了深入了解AI研究前沿的视角。

🧠 Kimi-VL技术报告:介绍了Kimi-VL的相关技术,此技术可能与多模态大模型有关,值得关注。

🎬 VCR-Bench评估框架:提出了一个用于视频链式思考推理的综合评估框架,有助于提升视频理解能力。

🖼 VisualCloze通用图像生成框架:基于视觉情境学习,提供了一种新的图像生成框架,或将推动图像生成技术的发展。

🤔 DeepSeek-R1 思维学:探讨了关于LLM推理的相关内容,对理解大模型推理机制有重要意义。

🖼 原生多模态模型的扩展法则:研究了原生多模态模型的扩展规律,有助于优化模型性能和训练策略。

🤖 MOSAIC多智能体模拟:研究了在多智能体模拟中用于内容传播和监管的社会人工智能建模,关注AI的社会影响。

本期的 14 篇论文如下:

[00:22] 🧠 Kimi-VL Technical Report(Kimi-VL技术报告)

[01:05] 🎬 VCR-Bench: A Comprehensive Evaluation Framework for Video Chain-of-Thought Reasoning(VCR-Bench:一个用于视频链式思考推理的综合评估框架)

[01:54] 🖼 MM-IFEngine: Towards Multimodal Instruction Following(MM-IFEngine: 面向多模态指令跟随)

[02:35] 🖼 VisualCloze: A Universal Image Generation Framework via Visual In-Context Learning(VisualCloze:一个基于视觉情境学习的通用图像生成框架)

[03:15] 🤔 DeepSeek-R1 Thoughtology: Let's <think> about LLM Reasoning(DeepSeek-R1 思维学:让我们来<思考>关于LLM的推理)

[03:54] 🧩 HoloPart: Generative 3D Part Amodal Segmentation(HoloPart:生成式3D部件非模态分割)

[04:36] 🤖 C3PO: Critical-Layer, Core-Expert, Collaborative Pathway Optimization for Test-Time Expert Re-Mixing(C3PO:面向测试时专家重混合的关键层、核心专家、协同路径优化)

[05:11] 🤖 MOSAIC: Modeling Social AI for Content Dissemination and Regulation in Multi-Agent Simulations(MOSAIC:用于多智能体模拟中内容传播和监管的社会人工智能建模)

[05:58] 🖼 Scaling Laws for Native Multimodal Models Scaling Laws for Native Multimodal Models(原生多模态模型的扩展法则)

[06:30] 🧠 SoTA with Less: MCTS-Guided Sample Selection for Data-Efficient Visual Reasoning Self-Improvement(更少数据,更强性能:MCTS引导的样本选择用于数据高效的视觉推理自提升)

[07:16] 🖼 Towards Visual Text Grounding of Multimodal Large Language Model(面向多模态大语言模型的视觉文本定位)

[07:57] 🤖 MonoPlace3D: Learning 3D-Aware Object Placement for 3D Monocular Detection(MonoPlace3D:学习用于单目3D检测的3D感知物体放置)

[08:39] 🧭 Compass Control: Multi Object Orientation Control for Text-to-Image Generation(罗盘控制:用于文本到图像生成的多对象方向控制)

[09:22] 📍 TAPNext: Tracking Any Point (TAP) as Next Token Prediction(TAPNext:将追踪任意点(TAP)视为下一个令牌预测)

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