「语义层」共找到 495 篇相关文章
给文档质量"打分":DIQA-5000 数据集与融合版面语义的 DocIQ 质量评估模型
文档图像质量评估(DIQA)是评判‘增强算法有没有把图变好’的关键工具。过去研究多围绕自然图像,缺文档专用数据集。本文提出DIQA - 5000数据集和DocIQ模型,补齐缺口。
LiblibAI 母公司完成近 3 亿美元融资:AI 应用层开始进入「收入说话」的阶段
近日,演语科技披露近3亿美元B+轮融资,投后估值超20亿美元。其旗下有LiblibAI、LibTV、星流等业务,已构建AI创意内容生产应用矩阵。截至2026年5月,ARR达3亿美元,收入年同比增超3000%。
ICCV 2025|训练太复杂?对图片语义、布局要求太高?图像morphing终于一步到位
图像处理中‘图像morphing’常见又有创意,但以往技术有训练复杂等问题。南洋理工大学等团队提出FreeMorph方法,无需训练实现图像变形,通过改进注意力机制解决特征丢失和过渡不连贯问题,实验效果佳。
VLM会描述视频,却未必用对参考图:RefCaptioner让参考图与视频语义精准对应
多模态大模型处理多参考图与视频对应关系能力不足。为此提出 RefCaptioner,强化模型对参考图识别感应能力、优化输出格式与奖励函数;还构建 MRVBench 评测基准,实验显示其表现优异。
大模型能“原地”改参数了!字节Seed&北大新论文:测试时推理无需加层重训练
字节Seed和北大研究团队提出In - Place TTT方案,让大模型能“原地改参数”。它复用Transformer的MLP模块,解决现有TTT架构不兼容、计算效率低和优化目标不匹配问题,实验证明可提升模型长文本任务表现。
从烧光现金、裁掉一半员工,到 ARR 9 个月破亿:Replit用“全栈平台”反杀Cursor,赌赢“每层都赚钱”模式
2024年初到2025年9个月内,Replit年度经常性收入从不到1000万美元破亿。其增长靠系统性战略,以AI编程代理获客,后端基础设施变现。它反映AI编程工具从编辑器进化为平台的趋势。
a16z 合伙人:AI 正将 10 倍工程师“降级”为 2 倍!应用层已无技术护城河,未来在基础设施和业务深耕
Andreessen Horowitz (a16z) 的合伙人 Martin Casado 在对话中指出,当前AI大模型竞争格局似当年云计算大战,寡头垄断将降临。他还谈到AI对开发者、投资决策、市场格局的影响,以及对AI安全、开源等问题的看法。
字节会师何恺明!开源连续扩散语言模型Cola DLM
字节会师何恺明,开源连续扩散语言模型Cola DLM,释出论文、代码等。该模型跳出离散token束缚,把生成过程交给连续空间,在实验中展现出稳定scaling趋势,其动机是表征而非diffusion。
ImageNet分数越高,生成反而越糊?iREPA给出解释
Adobe Research论文指出,视觉模型在ImageNet分类准确率高,生成效果未必好,全局语义强易压扁空间结构。iREPA修改REPA训练流程,削弱全局干扰,提升了生成质量。
ACL 2026 | 别轻易给AI发「~」,它可能会删掉你的整个主目录
西安交通大学等校团队揭示大模型表情符号语义混淆安全漏洞,用自动化框架测试主流大模型,平均混淆率38.6%,多数混淆响应会“静默失败”,超半数达高危害级别。