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新技术:无需编解码器,NEO-unify如何打造原生视觉语言理解与生成

当前多模态智能架构困境 长期以来,多模态研究已形成一种默认范式:视觉编码器(Vision Encoder, VE) 负责感知与理解,而变分自编码器(Variational Autoencoder, VAE) 则用于内容生成。近期的一些工作尝试构建共享编码器,但这种折衷往往引入新的结构性设计权衡。 由此回到第一性原理:构建一体化模型直接处理原生输入,即像素本身与文字本身。商汤科技联合南洋理工大学,提出一种全新的架构范式:NEO-unify(preview),一个原生、统一、端到端的多模态模型架构。它不仅越过了当前视觉表征的争论,也摆脱了预训练先验和规模定律瓶颈的限制。最关键的是:不需要 VE,也不需要 VAE。 我们正扩大规模、持续迭代。更多模型与开源成果,将很快与大家见面。 NEO-unify原生一体化架构新范式 NEO-unify 第一次迈向真正的端到端统一框架,能够直接从近乎无损的信息输入中学习,并由模型自身塑造内部表征空间。首先,引入近似无损的视觉接口,用于统一图像的输入与输出表示;其次,采用原生混合Transformer(Mixture-of-Transformer,MoT)...

智元发布 GO-2 基座模型

智元机器人宣布正式推出新一代具身基座大模型 Genie Operator-2(简称 GO-2)。在 Genie Operator-1(简称GO-1)基础上进行了进化,以弥合机器人系统中长期存在的语义‑运动鸿沟(Semantic‑Actuation Gap),实现了从感知理解到动作执行。 根据介绍,GO-2 首次在统一架构中打通从逻辑推理到精准动作执行的“最后一公里”,结合数万小时的数据训练,在多个机器人基准测试中刷新行业 SOTA,让机器人从“黑盒摸索”迈向真正的 “知行合一”。 GO-2 构建了一套完整架构: 先通过动作思维链完成高层动作推理,再通过异步双系统稳定执行。 GO-2 引入了动作思维链 (Action Chain-of-Thought)。与其在语言或视觉空间中进行推理,再将结果转换为动作,GO-2 直接在动作空间中完成这一过程。模型不会立即输出控制信号,而是先生成一段高层动作序列,作为任务的整体规划。这一序列描述了行为的方向、结构以及执行路径,是一种可以直接被执行系统理解的中间表示。 通过这种方式,复杂任务被自然拆解为有序的动作步骤。执行过程不再依赖即时反应,而是建立在已...

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