「双层生成架构」共找到 3824 篇相关文章
AI 也有长久记忆了！谷歌Nested Learning让AI拥有持续学习的生命力
Google Research科学家研究直指AI领域难题，其论文《Nested Learning: The Illusion of Deep Learning Architectures》已提交NeurIPS 2025。Nested Learning打破认知框架，提出三大核心贡献，构建HOPE架构，性能优越，将改变终身学习应用领域。
真实场景也能批量造「险」！VLM+扩散模型打造真实域自动驾驶极限测试
浙江大学与哈工大（深圳）联合推出SafeMVDrive，将VLM关键车辆选择器与两阶段轨迹生成结合，可在真实域批量制造高保真安全关键视频，用于端到端自动驾驶系统安全性测试。
刚刚，DeepSeek首曝V3降成本秘诀！软硬协同突破Scaling天花板
DeepSeek最新论文从硬件架构和模型设计双重视角，探讨如何相互配合实现低成本大规模训练和推理，分析硬件特性对架构选择的影响，研究两者相互依赖关系，还为未来协同设计提出建议。
KTransformers入选计算机系统顶会、与主流框架合作，趋境&清华让「异构」成为推理新范式
KTransformers由趋境科技与清华团队联合研发，是高性能异构推理框架。其论文入选SOSP 2025，还与SGLang合作。它有算子优化等创新，能让CPU与GPU协同，推动推理架构融合，已成广泛复用的底层框架。
多模态推理新范式！DiffThinker：用扩散模型「画」出推理和答案
上海人工智能实验室等团队提出全新生成式多模态推理范式，发布模型 DiffThinker。它打破传统定式，以图像到图像生成任务重构推理过程，在多项复杂任务中表现优于顶尖闭源模型，有四大核心特性。
NeurIPS 2025 Spotlight | 你刷到的视频是真的么？用物理规律拆穿Sora谎言
随着生成式AI发展，合成视频以假乱真，现有检测方法难泛化。本文介绍发表于NeurIPS 2025的文章，提出NSG统计量和NSG - VD检测方法，对未知生成范式检测效果好，实验表现超越现有方法。
2025年哪款模型最受欢迎？Poe最新报告：DeepSeek降温、可灵成黑马
AI工具聚合平台Poe发布2025年1 - 5月人工智能模型使用趋势报告。显示模型市场份额消长明显，推理模型势头正劲，图像、视频、音频生成领域各有竞争态势，如DeepSeek降温，可灵成视频生成黑马。
统治AI十年的Transformer，要被亲爹亲手砸碎？
5月5日旧金山的辩论赛上，Transformer联合发明人Łukasz Kaiser为其作品辩护，三位挑战者指出Transformer五大死穴。Kaiser称除非新架构证明有更好的scaling曲线，否则Transformer仍是主流，还给出具体辩护。
NTU S-Lab 团队探索可动 3D 新方向：结构、关节、纹理一次到位
南洋理工大学 S-Lab 团队发布研究，提出统一建模框架，能从单张图像生成可动三维对象，在几何精度、外观一致性与运动合理性上显著提升，解决了现有方法的难题，为相关领域发展奠定基础。
今天起，GPT Image 2要把全体设计师送走了
GPT Image 2横空出世，暴打Nano Banana 2，其超强文字渲染和设计能力颠覆众多行业。它生成的图片真假难辨，解决文字渲染难题，降低数字内容生成成本，让设计师面临失业危机，也使互联网信任体系洗牌。