「大模型智能生成大会」共找到 10209 篇相关文章
Token售卖已无溢价、大模型公司转型“系统商”?记忆张量 CTO 李志宇:智能体能力会拉开差距,长期记忆与状态管理成竞争核心
InfoQ 采访记忆张量 CTO 李志宇,他指出 Scaling up 经济效益下降,大模型公司正变系统公司,核心是长期记忆与状态管理能力。2026 年若模型无代际差,价格战或加剧。智能体是主赛道,但现有模型推理能力不足。
一份最新具身智能中的世界模型&安全综述
本文分享2篇具身智能世界模型和安全挑战的综述。2025年10月的综述用三维坐标轴整合文献。还介绍世界模型分类、性能表现,围绕自动驾驶与机器人领域分析安全隐患并实证评估。
从捍卫者到引路人,上交&上海AI Lab提出LEGION:不仅是AI图像伪造克星,还能反哺生成模型进化?
AIGC技术发展使AI图像滥用问题严重,公众面临信任危机。上交与上海AI Lab等团队在论文中从构建数据集、设计模型、实现检测与生成统一三方面破局,LEGION能检测伪造,还可反哺生成模型进化。
美团智能体SOTA模型LongCat-Flash-Thinking-2601开源
美团龙猫团队开源智能体推理模型LongCat - Flash - Thinking - 2601,总参数5600亿。该模型在多方面有卓越表现,团队通过构建数据、模拟环境、采用强化学习策略及设计高效架构等,使其比肩闭源模型。
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。
视频生成 vs 空间表征,世界模型该走哪条路?
随着生成模型和潜在表征技术发展,业界探讨世界模型技术路线。是像素级视频预测模拟未来场景可靠,还是潜在空间抽象表征高效?Goole DeepMind的Genie 3发布,再次引发讨论,分歧也从理论走向应用。
首次!世界模型、动作模型融合,全自回归模型WorldVLA来了
阿里巴巴达摩院提出全自回归模型 WorldVLA,首次融合世界模型与动作模型,统一文本、图片、动作理解和生成。它用独立编码器处理多模态数据,还提出策略解决误差累积问题,实验表现优异。
LTX-2开源:首个能同时生成视频和音频的模型
LTX-2开源,它是Lightricks团队开发的首个开源多模态基础模型,能联合生成音频和视频。采用非对称双流扩散变换器架构,用深度多语言文本编码器,速度比许多纯视频开源模型快,让模型理解声画关联。
Meta首席科学家LeCun:当前 AI 模型缺乏四项关键人类智能特质
在巴黎AI行动峰会上,Meta首席AI科学家Yann LeCun提出智能四项标准,指当前主流AI系统尤其语言模型在这些方面不足。他认为业界‘组合式’增强是‘功能修补’,介绍Meta‘世界模型’及V-JEPA模型。
AgentCPM-Explore开源,4B 参数突破端侧智能体模型性能壁垒
当行业争论30B能否挑战万亿参数时,清华、人大、面壁智能与OpenBMB联合研发的AgentCPM-Explore开源,基于4B参数在深度探索任务表现出色,还开源配套平台,解决小模型性能提升难题。