多模态 大事记
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重要进展 IMPORTANT_PROGRESS
2026-08-31 — 2026-08-31
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模型
DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp 模型已开源,多模态 Agent 能力接近 Opus-4.8
多模态 精选历史资讯
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NVIDIA 发布 Nemotron-Labs Diffusion 系列,含 3B、8B、14B 文本模型和 8B 视觉-语言模型(VLM),均采用商用友好的 NVIDIA Nemotron Open Model License 或 NVIDIA Source Code License。模型支持自回归、扩散(逐块并行生成后逐步精炼)和自推测(扩散草拟候选 token 再自回归验证)三种模式。8B 模型平均准确率比 Qwen3 8B 提升 1.2%,扩散模式每次前向传递的 token 数(TPF)达自回归的 2.6 倍,自推测达 6–6.4 倍。模型在 1.3T tokens 上预训练、45B tokens 上微调,代码与模型已发布于 HuggingFace 和 GitHub,推理将获 SGLang 支持。
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现有视觉语言模型框架主要在离线场景下评估性能,但实时视觉助手所依赖的流式模型还需考量额外指标,如反映响应时效性的“主动性”和捕捉随时间推移响应稳定性的“一致性”。为此,研究团队提出了VSAS-Bench,这是一个新的评估基准,专门针对流式视觉语言模型在实时交互任务中的表现,填补了当前评估方法在动态、持续生成场景下的空白。