「多模态扩散Transformer」共找到 1351 篇相关文章
从组件到 OS 的跃迁,MemOS 深度拆解:构建企业级 Agent 的高性能记忆底座【上】
本文深入剖析开源记忆方案MemOS,它将记忆从“外挂组件”升为“系统资源”。介绍其设计理念、核心架构,分析记忆需加工、分层调度和治理的原因,还阐述记忆三态及流转,最后展示MemOS Cloud的使用方法。
比Gemini 3记得更多,谷歌新框架将上下文记忆干到了200万!
Google在NeurlPS2025大会推出结合RNN与Transformer的全新架构Titans,能扩展到超200万个token上下文。背后涉及Titans和MIRAS两篇论文,共同推进测试时记忆概念,实验显示新架构性能出色。
美团开源全模态,比肩顶级闭源模型,开源新SOTA
美团LongCat团队发布5600亿参数开源全模态模型LongCat - Flash - Omni,它有端到端全模态架构,能实现毫秒级实时音频 - 视觉交互。该模型训练采用渐进式策略,工程上有高效技术支撑,在多基准测试表现出色。
AEPO:智能体熵平衡策略优化,让探索更稳,推理更深!
中国人民大学与快手团队联合提出 AEPO 算法,解决熵驱动式智能体强化学习训练不稳等问题。它设计两项核心机制,在 14 个基准上优于主流算法,在 X 等平台获高关注。
超越谷歌Banana,字节联合香港中文大学等高校开源最强图像编辑生成系统DreamOmni2
香港多高校与字节跳动联合研发的DreamOmni2系统,实现图像编辑与生成领域SOTA。它用三步造出高质量数据,提出索引编码等方案,联合训练模型,实际效果超越部分商业模型,为AI创作带来新可能。
永别了,人类冠军!AI横扫天文奥赛,GPT-5得分远超金牌选手2.7倍
国际天文与天体物理奥赛(IOAA)中,GPT - 5和Gemini 2.5 Pro完胜人类选手。俄亥俄州立大学团队考察五大顶尖LLM,发现它们大多达金牌水平,但在几何、时空推理等方面有困难。
3年手搓ChatGPT!剑桥天才少年在Minecraft游戏中爆火回归
MC大神sammyuri时隔3年发布新作,在MC中复刻ChatGPT,名为CraftGPT。虽参数量小,但用Transformer架构,能和用户交互。模型训练用Python和小数据集,视频存档公布助理解原理。
开源仅一周,鹅厂文生图大模型强势登顶,击败谷歌Nano-Banana
腾讯混元团队开源的原生多模态生图模型混元图像 3.0,开源仅一周就在国际权威评测榜单 LMArena 上超越谷歌 Nano - Banana 等,位列文生图综合和开源榜单第一。实测表现出色,技术上也有诸多创新。
首次实现第一视角视频与人体动作同步生成!新框架攻克视角-动作对齐两大技术壁垒
新加坡国立大学等联合发布EgoTwin框架,首次实现第一视角视频与人体动作联合生成,攻克视角-动作对齐与因果耦合瓶颈。它基于扩散模型,通过三大创新设计解决难题,实验性能超基线。
OmniInsert:全新无掩码视频插入技术
基于扩散模型的视频插入技术发展快,但以往方法有局限。字节提出InsertPipe和OmniInsert,解决数据不足等难题。OmniInsert设计巧妙,还建立评测平台InsertBench,虽有小问题,但推理快,可加速优化。