「大模型智能生成大会」共找到 10209 篇相关文章
Meta首个Agent生图模型登场,空降竞技场第二
Meta超智能实验室推出图像生成模型Muse Image,引入智能体机制,能编写代码、网络搜索,有自主修正能力,支持算力扩展、多轮编辑与画面合成。还预览了Muse Video,两模型均与Meta产品深度整合。
突然袭击!刚刚,Meta超级智能团队首个大模型来了
Meta超级智能实验室推出首个模型Muse Spark,由Alexandr Wang带领团队打造。它具备多能力,定位为构建个人超级智能基础,在多方面表现出色,Meta还研究其扩展维度。
美团视频生成模型来了!一出手就是开源SOTA
美团开源视频生成模型LongCat - Video,参数13.6B,支持文生/图生视频,时长可达数分钟,生成视频真实自然,文生视频能力顶尖,整体质量优,采用MIT协议。还介绍了其功能、技术原理及美团此前的AI成果。
Waver:面向统一图像与视频生成的高性能基础模型
字节提出的Waver是面向统一图像与视频生成的高性能基础模型,支持T2V、I2V、T2I。它引入新架构、结合筛选流程与质量模型。虽有局限,但表现出色,架构设计独特,功能多样。
邢波再出手:上次「骂」完世界模型,这次轮到智能体了
邢波教授新作《智能体模型批评》上线 arXiv,质疑当下被称为「智能体」的系统是否名副其实。论文将其分为两类,沿五维度拆解主流设计,提出 GIC 架构,还探讨了安全问题,指出要让能力内化进模型。
效果非常不错!阿里昨开源图形海报生成模型Qwen-Image
阿里昨日开源多模态图像基础模型Qwen-Image,基于20B参数MMDiT架构,在复杂文本渲染和精确图像编辑方面有重大突破,支持多风格图像生成、智能图像编辑等,还介绍了使用、部署等方法。
首个GUI多模态大模型智能体可信评测框架+基准:MLA-Trust
MLA-Trust 是首个针对 GUI 环境下多模态大模型智能体的可信度评测框架,构建了涵盖四核心维度的评估体系,对 13 个模型深度评估,揭示可信度风险,还提供评估工具箱,推动其可靠部署。
VeRL-Omni:面向扩散和全模态生成模型的通用RL后训练框架
VeRL-Omni是面向多模态生成模型的通用RL后训练框架,覆盖多种架构。它有高效多模态rollout、灵活奖励引擎等特性,支持多种硬件,团队还验证了不同训练方式,后续将扩展模型与算法支持。
从 LLM 到 World Model:为什么我们需要能理解并操作世界的空间智能?
文章指出 LLM 仅靠语言不足以支撑真正智能,构建空间智能与世界模型成关键方向。2024 年李飞飞等创立 World Labs,11 月推出 3D 世界生成模型 Marble,本文探讨空间智能重要性及世界模型如何成转变基础设施。
开源“裸考”真实世界,国产具身智能基座模型拿下全球第二!
国产具身智能基座模型WALL - OSS在RoboChallenge真机评测榜单获全球第二,多个单任务排第一。它是开源模型,开源程度彻底。还介绍其技术突破及团队情况,强调开源对具身智能发展意义重大。