「自回归扩散框架」共找到 1996 篇相关文章
卷疯了！这个清华系Agent框架开源后迅速斩获1.9k stars，还要“消灭”Prompt？
随着大模型能力突破，Agent 从概念走向应用，各类框架不断涌现。清华系团队发布开源框架 Cooragent，获 1.9k stars。创始人王政分享 Agent 发展洞察，指出大模型能力提升推动 Agent 商业化，还探讨 MCP、框架等多方面问题。
DASF:可落地，易执行的AI安全框架
随着AI广泛应用，安全担忧增加，需系统方法论梳理和消减风险。此前Google的SAIF框架原理完整但操作性差，此次介绍Databricks的DASF框架，具体易落地，介绍通用数据中心AI系统四阶段、12组件及62个安全风险与消减方法。
Anthropic 提出透明度框架以保障前沿 AI 发展
Anthropic提出新透明度框架，针对大型AI公司，实施安全开发框架评估并减轻潜在风险，要求公开披露SDFs和系统卡片，小型公司豁免，还设执行合规条款，旨在平衡安全与创新。
让LLM不再话痨，快手HiPO框架来了
当前LLM存在‘过度思考’困境，效率与成本矛盾突出。快手与南大合作推出HiPO框架，通过混合数据冷启动和混合强化学习奖励系统，让模型能自主决策思考模式，实验显示它提升了效率和准确率，还具强泛化性。
基于离散扩散模型的高效音频修复方法
数字音频时代音频易损坏丢失，传统修复法处理长间隙不佳。本古里安大学研究人员提出基于离散扩散模型的音频修复法，经MusicNet数据集实验验证，该方法在各间隙长度上表现优异。
相比层出不穷的 Agent 框架，不变的 Agent Protocol 是什么
文章围绕 Agent Protocol 展开，指出框架更迭但生产级 Agent 系统问题不变。以 Agent Protocol 为主线拆分 Agent Runtime，探讨其核心、稳定对象、执行模型等，还对比各框架在多维度的表现并给出设计建议。
首个可学习姿态对齐的视频扩散模型！StableAnimator++
当前人像动画扩散模型在人物身份一致性上表现不佳，复旦大学联合多团队提出StableAnimator++，它是首个可学习姿态对齐的视频扩散模型，能生成自然保真的人物动画，还在保持人脸一致性上做了改进。
腾讯AI Lab 提出解耦推理新框架，破解IMO 数学难题
腾讯AI Lab梁振文和宋林峰提出“解耦推理与证明”框架，解决当前大语言模型在自动化定理证明领域“思考”与“证明”能力失衡问题，成功解决5道IMO难题并开源成果。
大模型破译甲骨文创下新SOTA！复旦团队推出新框架
复旦大学团队提出基于部首和象形分析的可解释甲骨文破译框架，构建PD - OBS数据集。该框架在公开基准数据集上准确率高，零样本破译能力强，还能为未破译甲骨文输出可解释分析文本，助力考古工作。
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。