#multimodalai — Public Fediverse posts

https://winbuzzer.com/2026/07/20/google-vids-rolls-out-personal-avatars-and-gemini-omni-xcxwbn/

Google Vids has started rolling out Personal AI Avatar creation and Gemini Omni for eligible customers, with account-bound likenesses & invisible SynthID watermarks.

#AI #GoogleVids #GeminiOmni #AIAvatars #Google #GoogleGemini #GoogleAI #GenAI #MultimodalAI #AIVideo

https://winbuzzer.com/2026/07/17/moonshot-ai-unveils-28t-parameter-kimi-k3-ai-model-xcxwbn/

Moonshot AI has launched its 2.8-trillion-parameter Kimi K3 model, but a high hallucination rate might tempers its frontier-model pitch.

#AI #MoonshotAI #KimiK3 #AIModels #MultimodalAI #MixtureOfExperts #AIReasoningModels #AIBenchmarks #ChinaAI

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Moonshot AI has launched its 2.8-trillion-parameter Kimi K3 model, but a high hallucination rate might tempers its frontier-model pitch.

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Moonshot AI has launched its 2.8-trillion-parameter Kimi K3 model, but a high hallucination rate might tempers its frontier-model pitch.

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Moonshot AI has launched its 2.8-trillion-parameter Kimi K3 model, but a high hallucination rate might tempers its frontier-model pitch.

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Moonshot AI has launched its 2.8-trillion-parameter Kimi K3 model, but a high hallucination rate might tempers its frontier-model pitch.

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Samsung Launches Galaxy XR in the UK https://www.byteseu.com/2115371/ #AndroidEnterprise #AndroidXR #Enterprise #ExtendedReality #GalaxyXR #GreatBritain #MultimodalAI #UnitedKingdom #Wearable

https://winbuzzer.com/2026/06/06/alibaba-pitches-qwen37-plus-as-a-computer-use-ai-agent-xcxwbn/

Alibaba's new Qwen3.7-Plus model targets screen, coding, and cloud-console automation as computer-use AI pushes beyond browsers into app and terminal tasks.

#AI #Qwen37Plus #Qwen3 #Alibaba #Qwen #AIAutomation #AIAgents #MultimodalAI #AICoding #AIModels

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Alibaba's new Qwen3.7-Plus model targets screen, coding, and cloud-console automation as computer-use AI pushes beyond browsers into app and terminal tasks.

#AI #Qwen37Plus #Qwen3 #Alibaba #Qwen #AIAutomation #AIAgents #MultimodalAI #AICoding #AIModels

Tornare da un viaggio significa quasi sempre ritrovarsi con una quantità ingestibile di foto. Nel caso di Lisbona, il problema non era tanto archiviare gli scatti, quanto riuscire a estrarne una ventina davvero condivisibile: belle, sì, ma anche varie e capaci di raccontare l’esperienza nel suo insieme. PhotoPrism offriva già un’ottima base grazie a geolocalizzazione, riconoscimento facciale, label e strumenti di organizzazione, ma non aveva ancora un modo per comporre automaticamente un album con “le foto più belle” e soprattutto con sufficiente varietà.

Da qui è nata l’idea di un selezionatore AI: una piccola applicazione Java che usa PhotoPrism per recuperare le miniature delle immagini e Ollama per far lavorare due modelli AI, uno multimodale per assegnare un punteggio estetico e produrre una descrizione oggettiva, e un secondo modello testuale per raggruppare semanticamente le foto e selezionarle con più equilibrio.

Il problema vero non era la qualità

Il primo prototipo faceva una cosa molto semplice: prendere le foto da PhotoPrism, inviarle a un modello multimodale su Ollama e chiedere un voto estetico da 1 a 100 insieme a una breve descrizione. Sulla carta sembrava sufficiente, ma in pratica produceva una selezione monotona: immagini molto belle singolarmente, ma spesso troppo simili tra loro.

Era il classico caso in cui un ranking puro ottimizza la qualità locale ma non la copertura narrativa. Se cinque foto dello stesso scorcio o dello stesso momento ricevono voti alti, un algoritmo ingenuo tende a sceglierle tutte. Per costruire un album da condividere, invece, non basta premiare le immagini migliori: bisogna anche evitare la ripetizione.

[…]

Tornare da un viaggio significa quasi sempre ritrovarsi con una quantità ingestibile di foto. Nel caso di Lisbona, il problema non era tanto archiviare gli scatti, quanto riuscire a estrarne una ventina davvero condivisibile: belle, sì, ma anche varie e capaci di raccontare l’esperienza nel suo insieme. PhotoPrism offriva già un’ottima base grazie a geolocalizzazione, riconoscimento facciale, label e strumenti di organizzazione, ma non aveva ancora un modo per comporre automaticamente un album con “le foto più belle” e soprattutto con sufficiente varietà.

Da qui è nata l’idea di un selezionatore AI: una piccola applicazione Java che usa PhotoPrism per recuperare le miniature delle immagini e Ollama per far lavorare due modelli AI, uno multimodale per assegnare un punteggio estetico e produrre una descrizione oggettiva, e un secondo modello testuale per raggruppare semanticamente le foto e selezionarle con più equilibrio.

Il problema vero non era la qualità

Il primo prototipo faceva una cosa molto semplice: prendere le foto da PhotoPrism, inviarle a un modello multimodale su Ollama e chiedere un voto estetico da 1 a 100 insieme a una breve descrizione. Sulla carta sembrava sufficiente, ma in pratica produceva una selezione monotona: immagini molto belle singolarmente, ma spesso troppo simili tra loro.

Era il classico caso in cui un ranking puro ottimizza la qualità locale ma non la copertura narrativa. Se cinque foto dello stesso scorcio o dello stesso momento ricevono voti alti, un algoritmo ingenuo tende a sceglierle tutte. Per costruire un album da condividere, invece, non basta premiare le immagini migliori: bisogna anche evitare la ripetizione.

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Tornare da un viaggio significa quasi sempre ritrovarsi con una quantità ingestibile di foto. Nel caso di Lisbona, il problema non era tanto archiviare gli scatti, quanto riuscire a estrarne una ventina davvero condivisibile: belle, sì, ma anche varie e capaci di raccontare l’esperienza nel suo insieme. PhotoPrism offriva già un’ottima base grazie a geolocalizzazione, riconoscimento facciale, label e strumenti di organizzazione, ma non aveva ancora un modo per comporre automaticamente un album con “le foto più belle” e soprattutto con sufficiente varietà.

Da qui è nata l’idea di un selezionatore AI: una piccola applicazione Java che usa PhotoPrism per recuperare le miniature delle immagini e Ollama per far lavorare due modelli AI, uno multimodale per assegnare un punteggio estetico e produrre una descrizione oggettiva, e un secondo modello testuale per raggruppare semanticamente le foto e selezionarle con più equilibrio.

Il problema vero non era la qualità

Il primo prototipo faceva una cosa molto semplice: prendere le foto da PhotoPrism, inviarle a un modello multimodale su Ollama e chiedere un voto estetico da 1 a 100 insieme a una breve descrizione. Sulla carta sembrava sufficiente, ma in pratica produceva una selezione monotona: immagini molto belle singolarmente, ma spesso troppo simili tra loro.

Era il classico caso in cui un ranking puro ottimizza la qualità locale ma non la copertura narrativa. Se cinque foto dello stesso scorcio o dello stesso momento ricevono voti alti, un algoritmo ingenuo tende a sceglierle tutte. Per costruire un album da condividere, invece, non basta premiare le immagini migliori: bisogna anche evitare la ripetizione.

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Tornare da un viaggio significa quasi sempre ritrovarsi con una quantità ingestibile di foto. Nel caso di Lisbona, il problema non era tanto archiviare gli scatti, quanto riuscire a estrarne una ventina davvero condivisibile: belle, sì, ma anche varie e capaci di raccontare l’esperienza nel suo insieme. PhotoPrism offriva già un’ottima base grazie a geolocalizzazione, riconoscimento facciale, label e strumenti di organizzazione, ma non aveva ancora un modo per comporre automaticamente un album con “le foto più belle” e soprattutto con sufficiente varietà.

Da qui è nata l’idea di un selezionatore AI: una piccola applicazione Java che usa PhotoPrism per recuperare le miniature delle immagini e Ollama per far lavorare due modelli AI, uno multimodale per assegnare un punteggio estetico e produrre una descrizione oggettiva, e un secondo modello testuale per raggruppare semanticamente le foto e selezionarle con più equilibrio.

Il problema vero non era la qualità

Il primo prototipo faceva una cosa molto semplice: prendere le foto da PhotoPrism, inviarle a un modello multimodale su Ollama e chiedere un voto estetico da 1 a 100 insieme a una breve descrizione. Sulla carta sembrava sufficiente, ma in pratica produceva una selezione monotona: immagini molto belle singolarmente, ma spesso troppo simili tra loro.

Era il classico caso in cui un ranking puro ottimizza la qualità locale ma non la copertura narrativa. Se cinque foto dello stesso scorcio o dello stesso momento ricevono voti alti, un algoritmo ingenuo tende a sceglierle tutte. Per costruire un album da condividere, invece, non basta premiare le immagini migliori: bisogna anche evitare la ripetizione.

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Tornare da un viaggio significa quasi sempre ritrovarsi con una quantità ingestibile di foto. Nel caso di Lisbona, il problema non era tanto archiviare gli scatti, quanto riuscire a estrarne una ventina davvero condivisibile: belle, sì, ma anche varie e capaci di raccontare l’esperienza nel suo insieme. PhotoPrism offriva già un’ottima base grazie a geolocalizzazione, riconoscimento facciale, label e strumenti di organizzazione, ma non aveva ancora un modo per comporre automaticamente un album con “le foto più belle” e soprattutto con sufficiente varietà.

Da qui è nata l’idea di un selezionatore AI: una piccola applicazione Java che usa PhotoPrism per recuperare le miniature delle immagini e Ollama per far lavorare due modelli AI, uno multimodale per assegnare un punteggio estetico e produrre una descrizione oggettiva, e un secondo modello testuale per raggruppare semanticamente le foto e selezionarle con più equilibrio.

Il problema vero non era la qualità

Il primo prototipo faceva una cosa molto semplice: prendere le foto da PhotoPrism, inviarle a un modello multimodale su Ollama e chiedere un voto estetico da 1 a 100 insieme a una breve descrizione. Sulla carta sembrava sufficiente, ma in pratica produceva una selezione monotona: immagini molto belle singolarmente, ma spesso troppo simili tra loro.

Era il classico caso in cui un ranking puro ottimizza la qualità locale ma non la copertura narrativa. Se cinque foto dello stesso scorcio o dello stesso momento ricevono voti alti, un algoritmo ingenuo tende a sceglierle tutte. Per costruire un album da condividere, invece, non basta premiare le immagini migliori: bisogna anche evitare la ripetizione.

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https://winbuzzer.com/2026/05/22/gemini-adds-capcut-editing-as-google-expands-creation-xcxwbn/

Google is positioning Gemini as a bigger creative hub by bringing CapCut into the app alongside a broader partner push.

#AI #GoogleGemini #Gemini #Google #Capcut #GenAI #AITools #AIIntegration #AIAssistants #MultimodalAI #AIImageEditing

https://winbuzzer.com/2026/05/22/gemini-adds-capcut-editing-as-google-expands-creation-xcxwbn/

Google is positioning Gemini as a bigger creative hub by bringing CapCut into the app alongside a broader partner push.

#AI #GoogleGemini #Gemini #Google #Capcut #GenAI #AITools #AIIntegration #AIAssistants #MultimodalAI #AIImageEditing

https://winbuzzer.com/2026/05/20/gemini-app-rolling-out-neural-expressive-redesign-xcxwbn/

Google is rolling out a redesigned Gemini app while making Gemini 3.5 Flash the default model and integrating Gemini Spark and a Daily Brief feature.

#AI #GoogleGemini #GeminiApp #Google #GoogleAI #AIAssistants #AIAgents #AgenticAI #ConversationalAI #MultimodalAI

https://winbuzzer.com/2026/05/20/gemini-app-rolling-out-neural-expressive-redesign-xcxwbn/

Google is rolling out a redesigned Gemini app while making Gemini 3.5 Flash the default model and integrating Gemini Spark and a Daily Brief feature.

#AI #GoogleGemini #GeminiApp #Google #GoogleAI #AIAssistants #AIAgents #AgenticAI #ConversationalAI #MultimodalAI

https://winbuzzer.com/2026/05/20/google-launches-the-gemini-omni-multimodal-model-s-xcxwbn/

Google has launched Gemini Omni as a mixed-input AI model family and started the first live rollout through Gemini Omni Flash on Gemini, YouTube, and creator surfaces.

#AI #GoogleGemini #Google #GeminiOmni #GoogleAI #GoogleDeepMind #MultimodalAI #AIModels #AIVideoGeneration #AIVideo #TextToVideo #GenAI

https://winbuzzer.com/2026/05/20/google-launches-the-gemini-omni-multimodal-model-s-xcxwbn/

Google has launched Gemini Omni as a mixed-input AI model family and started the first live rollout through Gemini Omni Flash on Gemini, YouTube, and creator surfaces.

#AI #GoogleGemini #Google #GeminiOmni #GoogleAI #GoogleDeepMind #MultimodalAI #AIModels #AIVideoGeneration #AIVideo #TextToVideo #GenAI

https://winbuzzer.com/2026/05/13/thinking-machines-wants-to-build-an-ai-that-actual-xcxwbn/

Thinking Machines Lab has previewed a research-stage full-duplex AI system built to keep listening while it responds, rather than waiting for turn-based exchanges.

#AI #ThinkingMachinesLab #MiraMurati #VoiceAI #AIModels #ConversationalAI #MultimodalAI #VoiceAssistants

NVIDIA Nemotron 3 Nano Omni: Open Multimodal AI Agent Guide 2026

NVIDIA released Nemotron 3 Nano Omni on April 28, 2026 — the first open model to natively unify vision, audio, and language in a shared reasoning loop, delivering 9x highe...

https://wowhow.cloud/blogs/nvidia-nemotron-3-nano-omni-multimodal-agent-developer-guide-2026

#wowhow #nvidia #nemotron #multimodalai

https://winbuzzer.com/2026/05/11/gemini-api-file-search-is-now-multimodal-xcxwbn/

Google has expanded Gemini API File Search with multimodal retrieval, metadata filtering, and page citations.

#AI #GeminiAPI #Google #GoogleGemini #GoogleAI #AITools #AISearch #MultimodalAI

Multimodal AI without provenance is a deepfake factory. The 2026 fix is per-frame signing, voice gating, and a consent envelope around every output.

https://mickai.co.uk/articles/multimodal-ai-needs-provenance-or-its-a-deepfake-factory

#multimodalai #provenance #deepfake

Xiaomi MiMo-V2.5: A New Era for Open-Weight Multimodal AI https://aiorbit.app/xiaomi-mimo-v2-5-a-new-era-for-open-weight-multimodal-ai/ #OpenWeightAI
#MiMoV2.5
#XiaomiAI
#MultimodalAI

At UKP, he will apply his expertise in 𝗺𝗼𝗱𝗲𝗹 𝘁𝗿𝗮𝗶𝗻𝗶𝗻𝗴 to the 𝗱𝗼𝗺𝗮𝗶𝗻 𝗮𝗱𝗮𝗽𝘁𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻 𝗼𝗳 𝗺𝘂𝗹𝘁𝗶𝗺𝗼𝗱𝗮𝗹 𝗺𝗼𝗱𝗲𝗹𝘀, with a focus on aligning models with 𝗵𝘂𝗺𝗮𝗻 𝗽𝗿𝗲𝗳𝗲𝗿𝗲𝗻𝗰𝗲𝘀 and better understanding 𝗺𝗼𝗱𝗲𝗹 𝘂𝗻𝗰𝗲𝗿𝘁𝗮𝗶𝗻𝘁𝗶𝗲𝘀.

Learn more about Kurt and his work: https://www.kurtmica.com/

Looking forward to having you on the team, Kurt! 👋

#UKPLab #TUDarmstadt #NLP #NLProc #MultimodalAI #LowResourceNLP #LLMs

At UKP, he will apply his expertise in 𝗺𝗼𝗱𝗲𝗹 𝘁𝗿𝗮𝗶𝗻𝗶𝗻𝗴 to the 𝗱𝗼𝗺𝗮𝗶𝗻 𝗮𝗱𝗮𝗽𝘁𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻 𝗼𝗳 𝗺𝘂𝗹𝘁𝗶𝗺𝗼𝗱𝗮𝗹 𝗺𝗼𝗱𝗲𝗹𝘀, with a focus on aligning models with 𝗵𝘂𝗺𝗮𝗻 𝗽𝗿𝗲𝗳𝗲𝗿𝗲𝗻𝗰𝗲𝘀 and better understanding 𝗺𝗼𝗱𝗲𝗹 𝘂𝗻𝗰𝗲𝗿𝘁𝗮𝗶𝗻𝘁𝗶𝗲𝘀.

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https://winbuzzer.com/2026/04/18/google-gives-gemini-personalized-images-via-nano-banana-xcxwbn/

Google Gives Gemini Personalized Images via Nano Banana

#AI #Google #GoogleGemini #GoogleAI #GenAI #AIImageGeneration #AIImages #TextToImage #MultimodalAI #AIApplications #AIAssistants #BigTech #NanoBanana #GooglePhotos

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Google Gives Gemini Personalized Images via Nano Banana

#AI #Google #GoogleGemini #GoogleAI #GenAI #AIImageGeneration #AIImages #TextToImage #MultimodalAI #AIApplications #AIAssistants #BigTech #NanoBanana #GooglePhotos

https://winbuzzer.com/2026/04/02/zai-launches-glm-5v-turbo-multimodal-vision-model-xcxwbn/

Z.ai Launches GLM-5V-Turbo Multimodal Vision Model

#AI #ZAI #Zhipu #GLM5VTurbo #GLM5VTurbo #ChinaAI #China #LLMs #MultimodalAI #AgenticAI #AIModels #ComputerVision #Glm5 #Openclaw #VisionCodingModel

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Z.ai Launches GLM-5V-Turbo Multimodal Vision Model

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https://winbuzzer.com/2026/03/31/alibaba-qwen35-omni-closed-source-multimodal-ai-xcxwbn/

Alibaba Keeps Qwen3.5-Omni Closed, Breaks Open-Source Streak

#AI #AudioAI #Alibaba #Qwen35Omni #MultimodalAI #OpenSourceAI #Qwen #LLMs #ChinaAI #AlibabaCloud #SpeechSynthesis

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Alibaba Keeps Qwen3.5-Omni Closed, Breaks Open-Source Streak

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Alibaba Keeps Qwen3.5-Omni Closed, Breaks Open-Source Streak

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Alibaba Keeps Qwen3.5-Omni Closed, Breaks Open-Source Streak

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Alibaba Keeps Qwen3.5-Omni Closed, Breaks Open-Source Streak

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https://winbuzzer.com/2026/03/27/cohere-open-source-transcribe-model-tops-asr-leaderboard-xcxwbn/

Cohere's Open-Source Transcribe Model Tops ASR Leaderboard

#AI #Cohere #CohereTranscribe #SpeechRecognition #AITranscription #OpenSourceAI #HuggingFace #MultimodalAI

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Cohere's Open-Source Transcribe Model Tops ASR Leaderboard

#AI #Cohere #CohereTranscribe #SpeechRecognition #AITranscription #OpenSourceAI #HuggingFace #MultimodalAI

🔍 Prof. Kementchedjhieva also discussed alternative approaches to improve vision-to-language alignment while maintaining strong language capabilities.

💬 We thank Prof. Kementchedjhieva for the insightful talk and the discussion with UKP members on multimodal modeling and the future of vision-language systems.

#UKPLab #MultimodalAI #VisionLanguageModels #NLP #GuestTalk #NLProc #MBZUAI #TUDa

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https://winbuzzer.com/2026/03/12/gemini-embedding-2-unifies-text-images-video-in-one-model-xcxwbn/

Gemini Embedding 2 Unifies Text, Images, Video in One Model

#AI #Google #BigTech #GoogleGemini #EnterpriseAI #MultimodalAI #AISearch #AIAudio #AIVideo #AIImages #GoogleAI #GoogleDeepMind #GeminiEmbedding2

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Gemini Embedding 2 Unifies Text, Images, Video in One Model

#AI #Google #BigTech #GoogleGemini #EnterpriseAI #MultimodalAI #AISearch #AIAudio #AIVideo #AIImages #GoogleAI #GoogleDeepMind #GeminiEmbedding2

Microsoft's new Phi‑4 Reasoning Vision 15B packs multimodal reasoning into a compact 15‑billion‑parameter model, delivering low‑latency inference for vision‑language tasks. The paper shows how a tiny model can still reason across images and text, opening doors for open‑source AI on edge devices. Curious? Dive into the benchmarks and see the numbers. #Phi4 #LowLatencyAI #MultimodalAI #CompactModel

🔗 https://aidailypost.com/news/microsofts-phi-4-reasoning-vision-15b-offers-lowlatency-compact-ai

Microsoft's new Phi‑4 Reasoning Vision 15B packs multimodal reasoning into a compact 15‑billion‑parameter model, delivering low‑latency inference for vision‑language tasks. The paper shows how a tiny model can still reason across images and text, opening doors for open‑source AI on edge devices. Curious? Dive into the benchmarks and see the numbers. #Phi4 #LowLatencyAI #MultimodalAI #CompactModel

🔗 https://aidailypost.com/news/microsofts-phi-4-reasoning-vision-15b-offers-lowlatency-compact-ai