「连续潜空间」共找到 602 篇相关文章
BIGAI & 中科大团队提出 MILR: 测试时隐空间推理，让图像生成学会「边想边改」丨ICLR 2026
BIGAI与中科大等团队提出MILR，通过测试时隐空间推理，在不更新模型参数下优化图文表示，提升复杂图像生成能力。该方法在多基准测试达SOTA，还探讨了测试时扩展与奖励模型，未来有诸多拓展方向。
商汤王晓刚：世界模型将加快AI从数字空间进入物理世界，「悟能」想做那个桥梁
具身智能“大脑”成AI竞争焦点，“世界模型”或是通往“类人智能”的解法。商汤科技王晓刚认为世界模型将加快AI从数字空间进入物理世界，其推出的“悟能”具身智能平台想做这个桥梁，还谈到具身智能发展面临的问题与挑战。
7 小时连续重构不掉线！一骑绝尘的Claude 终于遇到对手：Greg Brockman亲自解读AI编程重大突破
9月16日，OpenAI推出新模型GPT-5-Codex，专为AI辅助编程工具设计。它在代理编码基准测试中表现佳，形成了覆盖各种需求的交互界面，还具有更优的后训练特性，能连续工作7小时完成复杂重构。
腾讯混元 x MBZUAI 港中文新研究：将纠错纳入策略空间，Search-R2 重构搜索增强推理学习方式
过去大语言模型能力提升靠参数和数据扩张，但在真实任务中此路径有局限。腾讯混元、MBZUAI、港中文联合团队提出Search - R2，将纠错纳入策略空间，抑制错误传播，在多跳推理任务中优势显著。
我用扣子空间制作了档小宇宙播客《语出惊人》，借AI之口犀利对谈人生困境，效果惊艳
作者在All in AI后运营AI Reading Hub公众号，有每日文章和语出惊人两个板块。体验notebooklm后，用扣子空间制作小宇宙播客《语出惊人》，借AI探讨年轻人关注问题，后续会持续更新。
去掉像素中介！上海交大让AI边看边想边画，用同一个“大脑”跨模态推理
上海交大等团队提出LatentUM架构，摒弃像素解码中介，在共享语义潜空间跨模态思考。它用MBAQ技术转化视觉特征，设计MoME架构，还能自我反思、规划路线、模拟世界演变，表现出色。
独家 | 开普勒联合创始人胡德波成立「索塔无界」，聚焦通用基座模型+海外市场
AI科技评论独家消息，开普勒机器人联合创始人胡德波2026年4月成立索塔无界。该公司聚焦通用基座模型，以统一潜空间世界动作模型为核心，提出物理智能大脑技术路线，已与欧美企业达成合作意向。
NextStep-1：一次在图像生成上自回归范式的探索
阶跃星辰团队探索自回归图像生成新路径，推出 NextStep-1。它直接在连续视觉空间自回归生成，架构简洁，实现端到端训练。模型有高保真生成和编辑能力，Benchmark 表现佳，但也面临稳定性等挑战。
RAE+VAE? 预训练表征助力扩散模型Tokenizer，加速像素压缩到语义提取
近期，RAE 提出以「 冻结的预训练视觉表征」作潜空间提升扩散模型性能。同期西安交大与微软亚研院提出 VFM - VAE，结合 RAE 与 VAE，能加速模型收敛、提升生成质量，展示扩散模型 Tokenizer 演化方向。
清华联手快手可灵，撞车谢赛宁团队RAE，用SVG再证明VAE已过时
AI图像生成正告别VAE技术。清华与快手可灵联合提出SVG方案绕开VAE，纽约大学谢赛宁团队也提出RAE模型。SVG用自监督特征构建潜空间，在质量、效率和通用性上超传统，证明统一视觉模型可行。