#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

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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.

#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.

#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.

#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.

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

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

Google redesigned Workspace icons for people. Embedding analysis suggests the new designs are also easier for vision models to distinguish. https://hackernoon.com/did-googles-workspace-redesign-make-its-icons-easier-for-ai-to-see #multimodalai

Google redesigned Workspace icons for people. Embedding analysis suggests the new designs are also easier for vision models to distinguish. https://hackernoon.com/did-googles-workspace-redesign-make-its-icons-easier-for-ai-to-see #multimodalai

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.

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https://winbuzzer.com/2026/06/04/google-gemma-4-12b-targets-local-ai-agents-on-laptops-xcxwbn/

Google has released Gemma 4 12B, a local multimodal AI model for laptops that handles audio, images, code, and tool calls with 16GB memory locally.

#AI #Gemma4E4B #Gemma4 #GoogleGemma #Gemma #Google #GoogleAI #GoogleDeepMind #AIModels #MultimodalAI #OpenSourceAI #OnDeviceAI #AIAgents #AgenticAI

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Google has released Gemma 4 12B, a local multimodal AI model for laptops that handles audio, images, code, and tool calls with 16GB memory locally.

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Google has released Gemma 4 12B, a local multimodal AI model for laptops that handles audio, images, code, and tool calls with 16GB memory locally.

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#AI #Gemma4E4B #Gemma4 #GoogleGemma #Gemma #Google #GoogleAI #GoogleDeepMind #AIModels #MultimodalAI #OpenSourceAI #OnDeviceAI #AIAgents #AgenticAI

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Google has released Gemma 4 12B, a local multimodal AI model for laptops that handles audio, images, code, and tool calls with 16GB memory locally.

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Google wants your next AI agent running locally on a 16GB laptop

https://fed.brid.gy/r/https://nerds.xyz/2026/06/google-gemma-4-12b-local-ai/

Google wants your next AI agent running locally on a 16GB laptop

https://web.brid.gy/r/https://nerds.xyz/2026/06/google-gemma-4-12b-local-ai/

https://winbuzzer.com/2026/06/02/microsoft-adds-seven-mai-models-to-foundry-for-developers-xcxwbn/

Microsoft is putting seven first-party MAI models into developer channels, led by the MAI-Thinking-1 reasoning model in Foundry private preview.

#AI #MAIThinking1 #MicrosoftFoundry #Microsoft #MicrosoftAI #AIModels #MultimodalAI #Build2026

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Microsoft is putting seven first-party MAI models into developer channels, led by the MAI-Thinking-1 reasoning model in Foundry private preview.

#AI #MAIThinking1 #MicrosoftFoundry #Microsoft #MicrosoftAI #AIModels #MultimodalAI #Build2026

https://winbuzzer.com/2026/06/01/nvidia-launches-cosmos-3-with-openmdw-for-physical-ai-xcxwbn/

NVIDIA has launched Cosmos 3 as a physical-AI model that combines scene reasoning, multimodal generation and action output, tying the release to a new OpenMDW licensing framework.

#AI #NVIDIA #PhysicalAI #AIModels #MultimodalAI #WorldModels #Robotics

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NVIDIA has launched Cosmos 3 as a physical-AI model that combines scene reasoning, multimodal generation and action output, tying the release to a new OpenMDW licensing framework.

#AI #NVIDIA #PhysicalAI #AIModels #MultimodalAI #WorldModels #Robotics

https://winbuzzer.com/2026/06/01/minimax-launches-m3-with-1m-context-multimodal-push-xcxwbn/

MiniMax is pushing M3 into the long-context model race with multimodal input and a claimed 1 million-token window.

#AI #MiniMax #AIModels #MultimodalAI #AgenticAI #AICoding #MiniMaxM3 #ChinaAI

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MiniMax is pushing M3 into the long-context model race with multimodal input and a claimed 1 million-token window.

#AI #MiniMax #AIModels #MultimodalAI #AgenticAI #AICoding #MiniMaxM3 #ChinaAI

https://winbuzzer.com/2026/05/25/bytedance-hkust-find-better-long-document-ai-training-xcxwbn/

ByteDance AI Training Study: Multimodal Q&A Strategy Beats Raw OCR-Transcription Input

#AI #ByteDance #HKUST #AIModels #AIResearch #AITraining #MultimodalAI

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ByteDance AI Training Study: Multimodal Q&A Strategy Beats Raw OCR-Transcription Input

#AI #ByteDance #HKUST #AIModels #AIResearch #AITraining #MultimodalAI

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.

[…]

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

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

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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-adds-a-conversational-search-feature-to-you-xcxwbn/

YouTube is launching Ask YouTube as a conversational video search feature while adding Gemini Omni remixing into Shorts Remix and the YouTube Create app.

#AI #YouTube #Google #AskYouTube #GoogleGemini #GenAI #AISearch #MultimodalAI #GeminiOmni

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YouTube is launching Ask YouTube as a conversational video search feature while adding Gemini Omni remixing into Shorts Remix and the YouTube Create app.

#AI #YouTube #Google #AskYouTube #GoogleGemini #GenAI #AISearch #MultimodalAI #GeminiOmni

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

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

https://winbuzzer.com/2026/05/18/oppo-open-sources-x-omniclaw-on-device-android-ai-xcxwbn/

Oppo has published the X-OmniClaw as an open-source Android AI agent that works from the phone itself.

#AI #XOmniClaw #Oppo #AndroidAI #Android #AIAgents #OnDeviceAI #MultimodalAI

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Oppo has published the X-OmniClaw as an open-source Android AI agent that works from the phone itself.

#AI #XOmniClaw #Oppo #AndroidAI #Android #AIAgents #OnDeviceAI #MultimodalAI

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Oppo has published the X-OmniClaw as an open-source Android AI agent that works from the phone itself.

#AI #XOmniClaw #Oppo #AndroidAI #Android #AIAgents #OnDeviceAI #MultimodalAI

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#AI #XOmniClaw #Oppo #AndroidAI #Android #AIAgents #OnDeviceAI #MultimodalAI

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THE WHIRRING MACHINERY OF WORDS: NAVIGATING THE LLM LANDSCAPE

New large language models can now understand and create text, images, and audio. This helps researchers and businesses.

#AI, #LLM, #TechNews, #Innovation, #MultimodalAI

https://newsletter.tf/llms-understand-text-images-audio/

THE WHIRRING MACHINERY OF WORDS: NAVIGATING THE LLM LANDSCAPE

New large language models can now understand and create text, images, and audio. This helps researchers and businesses.

#AI, #LLM, #TechNews, #Innovation, #MultimodalAI

https://newsletter.tf/llms-understand-text-images-audio/

New AI models can now work with text, images, and sound, unlike older models that only used text. This is a big step forward.

#AI, #LLM, #TechNews, #Innovation, #MultimodalAI
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New AI models can now work with text, images, and sound, unlike older models that only used text. This is a big step forward.

#AI, #LLM, #TechNews, #Innovation, #MultimodalAI
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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