「概率并行生成」共找到 2539 篇相关文章
Jev刷屏之后，竟然有人12个月前就提出了概率并行生成？
Jev刷屏引发AI面向决策输出的讨论，本文挖掘出香港中文大学徐强团队2025年9月就已提出显式概率、并行输出、面向决策的概率预测新范式，验证模型TimePrism以极简结构取得超越复杂模型的效果，思路与Jev异曲同工。
每秒生成超30帧视频，支持实时交互！自回归视频生成新框架刷新生成效率
微软研究院与北大联合发布Next - Frame Diffusion (NFD)新框架，通过帧内并行采样、帧间自回归等方式，让视频生成在保持高质量的同时，效率大幅提升，还采用多项技术进一步优化。
逐个token太慢！大模型原生并行出token，CMU、英伟达新作Multiverse
卡耐基梅隆大学（CMU）和英伟达研究者提出Multiverse，这是能实现原生并行生成的新型生成模型。它解决了现有并行生成模型缺乏连贯性等问题，通过多方面协同设计构建推理模型，还开源了生态系统。
并行扩散架构突破极限，实现5分钟AI视频生成，「叫板」OpenAI与谷歌？
近日，CraftStory 推出 Model 2.0 视频生成系统，凭借并行扩散架构破解视频时长难题，可生成长达五分钟视频。其由 OpenCV 创建者 Victor Erukhimov 创立，此次突破或为企业带来商业价值，还计划开发新模型。
Sora2不够香了！这款国产AI视频模型已经能边看边生成，生成快还互动佳
国内AI视频玩家弯道超车，百度蒸汽机（文心专精版）开卷实时流式生成。它能边看边生成，生成快还互动佳，实现生成迅速、实时交互、无限续写，重新定义AI视频生成领域。
联合理解生成的关键拼图？腾讯发布X-Omini：强化学习让离散自回归生成方法重焕生机，轻松渲染长文本图像
图像生成领域，自回归与扩散模型技术路线之争不断。腾讯混元团队发布X-Omni模型，通过强化学习提升自回归图像生成质量，能渲染长文本图像。该模型已开源，还构建奖励系统评估生成质量。
突破长视频生成瓶颈：南大、TeleAI推出全新AI生成范式MMPL，让创意一镜到底
当前AI长视频生成面临质量骤降、细节崩坏、生成低效等问题。南京大学联合TeleAI推出MMPL新范式，首创“宏观规划、微观执行”双层生成架构，实现分钟级高质量长视频稳定生成，效率显著提升。
ICML 2025 | 西湖大学吴泰霖研究员团队：组合生成式多物理场多元件PDE仿真
西湖大学吴泰霖课题组联合多方提出“组合生成式多物理场多元件PDE仿真（M2PDE）”，将仿真问题视为生成式概率建模任务。该成果在多任务测试中表现卓越，被ICML 2025接收。
Yann LeCun非生成世界模型前瞻：开年三篇论文展示JEPA工程化拐点
2026年Yann LeCun团队3篇论文展示基于JEPA框架的非生成世界模型工程化拐点。Rectified LpJEPA让表示更省力，GRASP将长时域规划并行求解，EB - JEPA把方法写成代码，为非生成式世界模型提供技术路线。
AI生成苹果Metal内核，PyTorch推理速度提升87%
Gimlet Labs研究显示，AI能自动生成苹果芯片Metal内核，使PyTorch推理速度提升87%，在215个PyTorch模块上平均加速1.87倍。多个模型组合生成最优内核概率更高，不过研究对比方式遭质疑。