「可微分联合优化」共找到 2230 篇相关文章
边打字边出片,交互式生成长视频!英伟达联合MIT开源新SOTA
AI拍长视频不再难!英伟达联合MIT推出LongLive,可实时交互生成流畅画面,解决传统方法卡顿、不连贯等痛点。它能生成15秒到240秒视频,性能达SOTA,还靠三把“钥匙”解决长、顺、快难题。
浙大联合北大开源 Easel:一个 Agent 包办社媒全链路,从热点发现到多平台发布!
浙江大学和北京大学联合开源Easel,这是面向社媒创作者的内容工作台,用一个Agent打通全链路,有画像驱动等六大亮点,还给出清晰的快速上手流程。
视频扩散模型新突破!清华腾讯联合实现高保真3D生成,告别多视图依赖
清华大学联合腾讯提出Scene Splatter,基于视频扩散模型,从动量视角引导其生成满足三维一致性的视频片段,提升三维场景生成效果,解决了传统方法在单张图片重建三维场景的难题。
8秒极速生成!复杂场景图像定制低成本轻松驾驭,已开源丨字节北大联合发布
字节跳动与北大联合推出支持多条件组合的统一图像定制化生成框架DreamO,能实现主体、身份等多样化定制。与商业大模型比,它开源、成本低、速度快,8 - 10秒可完成图片定制。
全新合成框架SOTA:强化学习当引擎,任务合成当燃料,蚂蚁港大联合出品
蚂蚁通用人工智能中心自然语言组联合香港大学自然语言组推出PromptCoT 2.0,押注任务合成。它让30B - A3B模型在数学代码推理任务达SOTA,全面升级效果、数据和方法,还将考虑多方向发展。
不止于量化:最新综述用「时-空-构」三维视角解构KV Cache系统级优化
随着LLM向1M上下文演进,KV cache成推理服务效率核心瓶颈。墨尔本大学和华中科技大学研究者发布深度综述,用「时间 - 空间 - 结构」视角梳理KV cache优化方法,还归纳关键观察、提出开放挑战,并整理了资源库。
中山大学&华为联合提出 Issue Resolution 数据集构建神器SWE-Factory:每条只要$0.024
中山大学和华为联合提出低成本开源方案 SWE-Factory,可自动收集代码打造高质量代码评估数据集。它能解决传统构建流程繁琐、依赖人工的问题,实现全流程自动化,还构建了 SweSetupBench 数据集,表现出色。
5Y News|微分智飞连续完成两轮融资,加速空中机器人具身智能研发
近日,微分智飞一个月内完成数千万元天使轮及天使+轮融资。此轮融资用于加速飞行具身智能创新等。公司由高飞教授领衔,成立三月就推出第一代平台,在多领域有开拓性应用。
抖音SAIL团队联合港中文MMLab推出SAIL-Embedding:打通「视、文、音」的全模态嵌入
字节跳动抖音SAIL团队联合港中文MMLab提出SAIL - Embedding,专为大规模推荐场景设计,实现视、文、音统一表征,解决传统多模态模型局限,在抖音业务场景效果显著,相关技术报告已公开。
浙大联合阿里云发布首篇 Token Economics 综述 :用经济学重新理解 LLM Agent 的 Token 世界
浙江大学联合阿里云发布综述论文,提出Token Economics框架,从经济学视角理解LLM Agent中Token使用与资源分配。梳理关键问题,构建分类体系,还指出未来发展趋势与新兴机会。