「条件引导分数估计」共找到 256 篇相关文章
深度解读《AI 智能体的上下文工程》:构建高效 Agent 的七个宝贵教训
作者解读 Manus 团队文章,结合自身理解总结出构建高效 Agent 的 7 个关键点,如依赖上下文工程、提升 Prompt 缓存命中率等,还给出总结与核心启示,对 Agent 开发有借鉴意义。
SOTA级视频编辑新方法:无需训练一句话编辑视频,背景保持100%
传统视频编辑工作流被AI重塑,但现有AI方法存在问题,多源于反演 - 编辑范式。西湖大学AGILab提出无需反演和训练的FlowDirector,开销低、支持广且能100%保持背景,还采用新策略优化。
给优秀实习生期权!刚刚,一项面向AI顶级人才的「面壁计划」启动了
面壁智能发布「前进四」顶尖人才计划,面向优秀实习生,符合条件者毕业前可提前获期权。该公司过去一年成长迅速,提前押注端侧、首创「密度定律」且坚定开源,成果丰硕。
一块TFT“屏幕”,如何成为AI4S验证新标准?
Anthropic呼吁放缓AI研究,AI for Science领域上下游能力增长矛盾凸显。TFT天然具备阵列化、高密度等特点,与AI for Materials验证需求匹配。领挚科技基于TFT技术为行业提供验证标准,助力科研成果产业化。
一年一度最值得关注的AI榜单来啦!申报即日启动
时值第四届中国AIGC产业峰会,量子位将评选2026年度值得关注的AIGC企业及产品,结合调研与专家意见,结果5月峰会公布。介绍了参选条件、评选维度,报名4月27日截止。
Thinking Machines曝LoRA终极指南:10倍学习率,媲美全参微调
Thinking Machines推出论文《LoRA Without Regret》,研究LoRA与FullFT达到相近表现的条件。通过实验发现,把握关键细节,LoRA可与FullFT性能相当,还探讨了关键因素、批大小效应等内容。
IEEE TPAMI 2025 | 北京大学提出分布驱动的终身学习范式,用结构建模解决灾难性遗忘
北京大学周嘉欢与彭宇新教授合作在 IEEE TPAMI 发布研究成果 DKP++,针对终身学习的灾难性遗忘问题,提出分布建模引导的框架,增强历史知识记忆与跨域学习能力,代码已开源。
无需训练,即插即用,2倍GPU端到端推理加速——视频扩散模型加速方法DraftAttention
高质量视频生成任务中,扩散模型成主流,但DiT模型注意力机制计算量大,成推理瓶颈。现有加速法效果不佳,为此美国东北大学等团队提出DraftAttention,可2倍加速推理且不损画质。
效果逼真到让人窒息!开源Ctrl-Crash模拟车辆事故
近年来视频扩散技术在生成车辆碰撞真实场景时面临挑战,因驾驶数据集中事故样本稀缺。Mila团队提出Ctrl - Crash可控碰撞视频生成模型,支持反事实场景生成,但也存在一些局限。
临时文件自动归档工具|解放双手,杂乱文件自动整理归档!
乡长分享基于AutoHotkey V2等4种AI工具开发的临时文件自动归档工具,可解决文件混乱问题。它能监控指定文件夹,自动搬运归档符合条件的文件,新版本功能强大,操作简单。