「全离散扩散架构」共找到 2061 篇相关文章
ICRA 2026|NUS邵林团队提出T(R,O) Grasp:刷新跨智能体灵巧抓取SOTA,实现5FPS动态环境交互
新加坡国立大学邵林团队提出T (R,O) Grasp,这是基于物体—机器手空间关系建模的图扩散架构,有跨智能体统一表征能力,在多种智能体上平均抓取成功率达94.83%,刷新跨智能体灵巧抓取SOTA。
视听分离SOTA提速6倍!清华发布首个6M高性能模型|ICLR'26
清华大学团队推出Dolphin模型,仅用6M参数,通过离散化视觉编码和热扩散注意力机制,实现单次推理精准分离语音,速度提升6倍以上,在多项基准测试中刷新纪录,为端侧设备部署开辟新路。
面壁小钢炮 VoxCPM-TTS:开源端到端 TTS,轻量高效低延迟
面壁提出基于扩散自回归建模的端到端语音生成模型 VoxCPM,构建于 MiniCPM - 4 之上。它克服传统离散 token 方法缺陷,实现语义与声学特征解耦,有上下文感知语音生成和零样本语音克隆能力,低延迟。
MoE不够看了,腾讯推出MoT:2B具身模型22项评测16项最佳
腾讯混元团队联合Robotics X实验室推出HY - Embodied - 0.5系列基础模型,含MoT - 2B和MoE - 32B两款主力模型。在22项评测中,MoT - 2B获16项最佳,其架构、数据和训练有创新,能应用于机器人控制。
GPT-5.4 mini+nano突袭,1/3价格养满血「龙虾」!OpenAI彻底杀疯
OpenAI发布GPT - 5.4 mini和nano,继承GPT - 5.4优势,速度快、成本低。在编码、推理、工具调用等方面表现出色,可作为「龙虾」主力模型。还提出分层调度架构,且全线上线,免费用户也能用,但mini长上下文处理有短板。
这个新生图模型有点夯:4K直出的,国产的,开源的!
商汤新开源的生图模型SenseNova U1.5-Lite-Preview亮点十足,它是国产、4K直出、轻量且可指哪儿改哪儿的原生统一多模态模型。能应对复杂创作和编辑任务,技术源于NEO-Unify架构,评测成绩佳,不过还是早期预览版。
百度0.9B参数模型登顶全球第一,聊聊PaddleOCR-VL背后的技术细节
百度PaddleOCR-VL模型仅0.9B参数,在OmniDocBench V1.5榜单获92.6分全球第一,在多能力维度达业界最佳,能处理109种语言。其采用两阶段架构,结合优质训练数据,实现高性能与低内存、快速度的平衡。
智谱AutoGLM上线:给每个手机都装上通用Agent,AI从"对话"走向"操作"的里程碑
智谱AI上线AutoGLM,这是全球首个手机通用Agent,能让AI操作手机完成复杂任务。其技术架构强大,在多方面表现优异,与其他AI助手相比优势明显,还推出情感语音模型GLM - 4 - Voice,正推动大模型落地AI手机。
AI 狂潮中,电子业破局:国产先进封装加速突围
AI应用渗透使算力需求结构重塑,传统芯片技术升级遇阻,先进封装技术成关键。文中介绍DeepSeek架构突破、DeepSeek - R1算法革新,分析其对算力需求的影响,指出高性能算力芯需求仍高,先进封装能释放芯片性能,国产有望突破。
DiT在数学和形式上是错的?谢赛宁回应:不要在脑子里做科学
X上有博主称DiT存在架构缺陷,其FID过早稳定,可能无法继续从数据中学习。还批判了DiT的设计,如使用后层归一化和adaLN - zero。DiT作者谢赛宁回应,强调做研究要基于实验,也指出DiT现存一些问题。