「图像定制化」共找到 1345 篇相关文章
登上NeurIPS，Genesis开创无需OCC引导的多模态生成新范式，在视频与激光雷达指标上达到SOTA水平
华中科技大学与小米汽车提出多模态图像 - 点云联合生成框架Genesis，采用两阶段架构和DataCrafter模块。在nuScenes数据集实验显示，其在视频与激光雷达指标达SOTA水平，还提升了下游感知任务效果。
超强开源模型Qwen3、DeepSeek-V3.1，都被云计算一哥「收」了
亚马逊云科技两大AI平台支持多款新模型，Qwen3和DeepSeek-V3.1已上线Amazon Bedrock。其坚持“Choice Matters”战略，为用户提供多样选择，保障数据安全，还可基于开源模型定制开发。
对谈 Macaron 创始人陈锴杰：RL + Memory 让 Agent 成为用户专属的“哆啦 A 梦”｜Best Minds
本文访谈 Macaron 创始人陈锴杰，探讨 RL+Memory 让 Agent 发展及 Macaron 产品。他强调 RL 在 Agent 开发重要性，介绍 Macaron 定位、特点、训练方式，还谈及社区设想、RL 应用及产品发展方向等。
字节Seedream 4.0将全量开放！抢先评测来了，我们摸索出AI生图20种「邪修」玩法
近日，字节跳动内测豆包・图像创作模型 Seedream 4.0，支持多模态生图，核心能力显著提升。它将全量上线并开放给企业客户。实测显示其多模态融合出色，还与谷歌 Nano Banana 对比，各有优势。
「纳米香蕉」LMArena两周500万投票，引爆10倍流量！谷歌、OpenAI扎堆打擂台
8月，「纳米香蕉」登顶LMArena文生图像榜单，带动社区流量暴增10倍，月活超300万。其盲测两周吸引超500万次投票。LMArena前身是Chatbot Arena，为大模型提供比拼舞台，厂商借此获曝光和反馈。
RAG效果不佳？先别急着微调模型，这几个关键节点才是优化重点
文章深入探讨RAG技术实现与优化，指出其在AI应用开发中常被当黑盒，从文档分块、索引增强、编码、混合检索到重排序等关键环节解析，强调结合场景调优以提升召回与精确率。
首个基于MCP 的 RAG 框架：UltraRAG 2.0用几十行代码实现高性能RAG， 拒绝冗长工程实现
检索增强生成系统（RAG）复杂度提升，工程实现成本高。清华大学等联合推出首个基于MCP架构的UltraRAG 2.0，组件化封装、调用扩展灵活，低代码实现高性能，可用于科研和行业应用。
AI 领域最''不务正业''的团队，可能做了一件最正确的事
马卡龙是一款主打帮助用户更好生活的个人智能体，有深度记忆和生成定制化生活场景小应用两大核心特点。它区别于生产力智能体，有技术积累，基础聊天免费，开发小应用收费。
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。
马斯克偷偷憋了个大招！Grok秒出《阿凡达》画质，好莱坞瑟瑟发抖？
马斯克又放大招，Grok即将推出「Imagine」视频功能，能加音效、配画面，支持多风格生成，可把图像转换为视频。它挑战谷歌Veo 3，生成速度快，操作体验好，还支持多方式创作。