Pixtral Large is now available in Amazon Bedrock
在这篇文章中，我们演示了如何从亚马逊基岩中的Pixtral大型模型开始。 PixTral大型多模式模型使您可以解决各种用例，例如文档理解，逻辑推理，手写识别，图像比较，实体提取，从扫描的图像中提取结构化数据以及字幕生成。
Ferret-UI 2: Mastering Universal User Interface Understanding Across Platforms
建立用于用户界面（UI）理解的通才模型，这是由于各种基础问题（例如平台多样性，解决方案变化和数据限制）而具有挑战性的。在本文中，我们介绍了雪貂UI 2，这是一种多模式大语言模型（MLLM），旨在跨越包括iPhone，Android，Android，iPad，WebPage和AppleTV在内的广泛平台上的通用UI理解。 Ferret-UI 2以雪貂UI的基础为基础，引入了三个关键创新：对多种平台类型的支持，通过自适应缩放和高级任务的高分辨率感知……
Repurposing Protein Folding Models for Generation with Latent Diffusion
格子是一种多模式生成模型，通过学习蛋白质折叠模型的潜在空间，同时生成蛋白质1D序列和3D结构。授予2024年诺贝尔奖对Alphafold2的授予标志着AI在生物学中的作用的重要时刻。蛋白质折叠后接下来会发生什么？在格子中，我们开发了一种方法，该方法学会从蛋白质折叠模型的潜在空间进行采样以生成新的蛋白质。它可以接受组成功能和有机体提示，并且可以在序列数据库上进行训练，该数据库比结构数据库大2-4个数量级。与许多以前的蛋白质结构生成模型不同，格子解决了多模式的共同生成问题设置：同时产生离散序列和连续的全部原子结构坐标。从结构预测到现实世界的近期著作，这表明了范围的限制，这些模型仍然存在于现实世
VS Robotics: помощь в разметке данных
Maxim Koloskov，vs Robotics的总经理 - 关于使用预先进行的和自动化的功能标记多模式数据的基本平台的开发。
Llama 4 Scout Llama 4 Maverick Meta最近发布了Llama 4，这是其主要语言模型的最新版本，并介绍了两种模型：Llama 4 Scout和Llama 4 Maverick。这些模型是多模式智能领域的重要一步，这意味着它们可以同时处理文本和图像。尤其是Llama 4侦察兵，[…] Meta发布的Llama 4首次出现在AI新闻中。
UniVG: A Generalist Diffusion Model for Unified Image Generation and Editing
文本对图像（T2I）扩散模型在以用户提示后生成视觉吸引人的图像时显示出令人印象深刻的结果。在此基础上，各种方法进一步调整了针对特定任务的预训练的T2I模型。但是，这需要单独的模型体系结构，培训设计和多个参数集来处理不同的任务。在本文中，我们介绍了Univg，这是一个通才扩散模型，该模型能够支持具有一组权重的各种图像生成任务。 Univg将多模式输入视为统一条件，以使各种下游……
Process formulas and charts with Anthropic’s Claude on Amazon Bedrock
在这篇文章中，我们探讨了如何使用这些多模式生成AI模型来简化技术文档的管理。通过从源材料中提取和构造关键信息，模型可以创建一个可搜索的知识库，使您可以快速找到支持工作所需的数据，公式和可视化。
Creating asynchronous AI agents with Amazon Bedrock
随着组织认识到这些技术的未开发潜力，生成的AI代理将生成的AI代理集成到业务流程中。多模式人工智能（AI）的进步，代理商不仅可以理解和生成文本，而且还可以生成图像，音频和视频，还将进一步扩大其应用程序。这篇文章将讨论代理AI驱动的体系结构和实施方式。
Convergent evolutionary adaption of spider venom from predation to defense
蜘蛛毒液从捕食到防御吸引力的最趋势的趋同进化适应大多数蜘蛛部署瘫痪毒液以捕获猎物，但是黄色囊蜘蛛（Cheiracanthium Putctorium）的成年人会产生主要防御性的毒液，以保护他们的offspring。在这里，我们表征了点状毒液的分子曲目，以阐明其进化史。与其他蜘蛛中的毒液不同，点状毒液主要包括神经毒性双域神经毒素19家族（CSTX）肽和酶，例如磷脂酶A2（PLA2）。四个代表两种诸如基础的蜘蛛的比较毒素学表明，在mygalomorph-araneomorph Split Ca中出现了CSTX。 300 Mya通过祖先基因的复制和功能专业化。然后，一个基因融合事件将CSTX从两个不
Does Spatial Cognition Emerge in Frontier Models?
还没有。我们提出空间，这是一个系统地评估边境模型中空间认知的基准。我们的基准基于认知科学的数十年研究。它评估了当生物体穿越物理环境，对物体形状和布局的较小规模的推理以及认知基础架构（如空间注意力和记忆）时，它会带来的大规模映射能力。对于许多任务，我们通过文本和图像实例化并行演示，使我们能够基准大型语言模型和大型多模式模型。结果表明…
ALSP Axiom Offers AI Contract Solution with DraftPilot
ALSP没有AI…？这些天听起来像没有鳄梨的烤面包。因此，很高兴看到Axiom与AI驱动的DraftPilot合作以提供合同... 今天有更多Legora新闻。在成功的概念证明之后，国际律师事务所Bird＆Bird选择了正式的Legora，正式地从Legora出发。 这是一个惊喜….. Baretz+Brunelle（B+B），PR组 - 或至少这就是他们向Al表现出来的方式 - 购买了Lexfusion，是法律的... VLEX已将其25冬季升级升级为Vincent AI助手，该助手引入了多模式功能。 Vlex首席执行官LluísFaus说：‘新的多模式AI ... Patlyti
Patlytics Bags $14m For Patent Workflows
VLEX已将其25冬季升级升级为Vincent AI助手，该助手引入了多模式功能。 Vlex首席执行官LluísFaus说：‘新的多模式AI ...
Big Capabilities in a Small Package
C-Catcher（ELM-2025S） - 世界上最小的多角色，多模式空降的海上监视Aesa Radarthe the Post the Post the Big Packagions在海军新闻中首次出现。
Beyond Manual Labeling: How ProVision Enhances Multimodal AI with Automated Data Synthesis
人工智能（AI）改变了行业，使过程更加聪明，更快，效率。用于训练AI的数据质量对于其成功至关重要。为了使这些数据有用，必须准确地标记它，这是传统上手动完成的。但是，手动标记通常很慢，容易出错且昂贵。需要精确的[…]超出手动标签的帖子：提供如何增强具有自动数据合成的多模式AI，首先出现在Unite.ai上。
Revolutionizing Airborne Maritime Surveillance: The C-catcher (ELM-2025) AESA Radar
Seathe Post的高级多模式，多功能性能彻底改变了空降海上监视：C捕捞者（ELM-2025）AESA RADAR首先出现在Naval News上。
C-catcher – The Definitive Airborne Surveillance Radar for Maritime Patrol
c-catcher（ELM-2025）多模式，多功能AESA海上监视雷达 - 领导今天的市场并为明天的挑战做好准备。海军新闻。
Using Llama 3.2-Vision Locally: A Step-by-Step Guide
通过其直观的用户界面或强大的端点服务在本地与先进的多模式 Llama 模型进行交互。
