「T2范式」共找到 2828 篇相关文章
19.2K Star!Linux上无缝运行Win应用,超酷~
在Linux系统下运行Windows应用一直是难题,开源项目WinBoat能让Linux用户无缝运行Windows应用,通过容器和远程桌面技术,将Windows应用变Linux原生窗口,还具备自动化部署等多样功能。
AI 原生研发范式:从“代码中心”到“文档驱动”的演进
文章讲述AI编程时代,用SDD解决上下文腐烂、审查瘫痪、维护断层问题,并提供人机协作SOP。介绍SDD理念、实操流程、团队协作方式,还提及资产沉淀、风险防范和常见问题解答,助力研发高效转型。
10B超越Gemini-2.5-Pro!阶跃星辰端侧多模态天花板开源
阶跃星辰多模态智能团队开源STEP3-VL-10B多模态模型,仅100亿参数却性能惊人。它采用了独特的架构、训练策略与推理机制,在多任务上表现出色,为小模型发展提供新思路。
“心内推理”:一种动态多模态潜在空间推理范式 | 直播预约
当前多模态大模型推理效率低、稳定性不足。本次分享将介绍DMLR,它无需额外训练,仅在推理阶段生效,通过在潜空间优化潜在思考token、引入关键视觉信息,实现高效稳定的多模态推理。
高保真、多控制集成于「统一画布」,组合式图像生成新范式!
Canvas - to - Image是新型图像生成框架,将多种控制方式整合到统一画布,用户可直观操作生成高保真、多控制图像。它简化创作流程,解决了现有方法控制单一分散、交互性差的问题。
视频模型也能推理,Sora2推理能力超过GPT-5
DeepWisdom团队研究发现视频生成模型能推理,在空间类任务上比图文模型更擅长。团队推出VR - Bench基准测试,构建客观评分体系。实验显示视频模型在空间推理有优势,相关代码和数据集已开源。
北大、字节、中科院自动化研究所等提出图像并行生成新范式
北大、字节等团队发现多模态模型先思考后作画会降低图像语义保真度,因自回归架构有误差传播问题。为此提出并行多模态扩散框架MMaDA - Parallel,构建ParaBench基准,多项优化后在测试中击败Bagel。
RL成本降幅超90%!Meta提出Agent训练新范式DreamGym
传统强化学习(RL)训练LLM Agent面临成本高、任务多样性不足等挑战。Meta团队提出DreamGym框架,以经验合成为核心,通过三大组件协同工作,在多种任务和模型上提升性能,为通用Agent训练开辟新路径。
华为云的组合新范式,引爆了Agentic AI应用革命
在2025全球计算大会上,华为云提出Versatile智能体平台与CloudDevice云终端协同方案,致力于破解大模型行业落地痛点。该方案激发AI端侧应用可能,释放云端潜力,已在多行业展现变革价值。
大涨240%,Doc-Researcher确立多模态文档深度研究新范式
在ChatGPT引领的AI革命中,大语言模型面对专业复杂文档常“束手无策”。Doc-Researcher提出三位一体解决方案,构建M4DocBench评测,性能远超现有方案,还适用于多产业场景。