「扩散噪声优化」共找到 1468 篇相关文章
Java 30周年献礼：新LTS版本Java 25，服务器内存砍掉22%，AI开发起飞
2025年9月16日，Oracle推出Java 25，这是继JDK 21后首个LTS版本，官方提供八年支持。它含18个JDK增强提案，目标是优化AI运行、安全防护等，在省内存、提速度、简语法等方面均有显著改进。
任意骨骼系统的模型都能驱动？AnimaX提出基于世界模型的3D动画生成新范式
传统3D动画制作依赖骨骼绑定与关键帧编辑，成本高。现有自动化方法有局限。北京航空航天大学团队提出AnimaX框架，结合视频扩散模型与骨骼动画优势，支持任意骨骼拓扑，生成动画质量高、速度快，泛化能力强。
Hugging Face 推出九大 AI 课程，免费、全面【收藏】
Hugging Face悄悄上线一批免费AI课程，还带认证证书。课程从大语言模型到扩散模型，从计算机视觉到游戏AI，覆盖面广。完成课程可拿证书，还能在平台分享成果，是学习AI的好机会。
KDD 2025 | UoMo来了，首个无线网络流量预测模型，一个框架搞定三类任务
在 ACM KDD 2025 大会上，清华与中国移动联合发布 UoMo，全球首个面向移动网络的通用流量预测模型。它结合扩散模型与 Transformer，能理解地理与人流变化，一个框架搞定三类流量预测任务。
追剧不断网，可能背后有个AI在加班，故障诊断准度破91.79%
中兴通讯和中国移动团队针对电信网络故障诊断难题，提出 TN - RCA530 基准和 Auto - RCA 框架。测试多个大模型，初始准确率低，经框架优化后，Gemini - 2.5 - Pro 准确率从 58.99% 升至 91.79%，超人工水平。
LLM加速利器LMCache，极大降低GPU资源消耗
LMCache是大语言模型服务引擎扩展组件，能降低首次响应延迟、提升吞吐量，适用于长上下文场景。它将KV缓存存于多级存储，跨服务实例复用任意重复文本的KV缓存，节省GPU算力，与vLLM结合优化显著。
解析天花板？TextIn xParse如何为RAG打造「零损耗」知识管道
在AI应用发展中，LLM与RAG系统成核心引擎，但项目落地时模型表现常难达预期，根源在于文档解析质量。TextIn xParse能为RAG打造‘零损耗’知识管道，本文从多方面对其解析能力进行了解读。
ICML 2025杰出论文出炉：8篇获奖，南大研究者榜上有名
本周一，ICML 2025公布最佳论文奖项，共8篇获奖，含6篇杰出论文奖、2篇杰出立场论文奖，南京大学研究者上榜。大会投稿量持续增长，展示AI领域火热。文中介绍了各获奖论文的研究内容与成果。
深夜开源首个万亿模型K2，压力给到OpenAI，Kimi时刻要来了？
昨晚，月之暗面发布并开源 Kimi K2 大模型，同步上线更新 API，价格 16 元/百万 token 输出。它超过多个开源和闭源模型成新 SOTA，展示出领先能力，还介绍训练关键技术，或成模型智能进化关键。
全球首个AI智能体「自进化」开源框架来了！一次部署，终生可用
英国格拉斯哥大学团队发布全球首个AI智能体自进化开源框架EvoAgentX，打破传统多智能体系统构建与优化限制。它有自动化构建、自进化机制和系统性评估亮点，实验验证其性能提升显著。