「应用开发激励计划」共找到 3455 篇相关文章
B站出海的强有力支柱：最新开源文本转语音模型IndexTTS-2.0标志零样本TTS进入双维度时代
B站Index团队开源文本转语音模型IndexTTS - 2.0，引发关注。它解决了传统AR模型时长控制难题，实现零样本TTS双维度控制，在多方面表现优异，为B站出海及AIGC应用奠定基础。
OpenAI高管自爆：Scaling不死，GPT-5「双轴训练」撕开智能天花板
OpenAI首席运营官Brad Lightcap在对话中揭秘GPT-5，其能自主判断是否深度推理再作答，体验全面升级。训练方式有后训练，Scaling Law仍成立，未来从两轴改进。还探讨了AGI、应用场景等。
链式思维是幻象吗？从数据分布视角重新审视大模型推理，马斯克回复，Grok破防
亚利桑那州立大学研究发现，思维链（CoT）推理可能只是对训练数据分布内模式的复现，输入与训练数据分布有差异时，推理链条会失效。研究探究了CoT泛化性等问题，对实际应用提出警示。
用子模优化做文本选择、段落重排和上下文工程
文章围绕子模优化展开，介绍其在文本选择、段落重排和上下文工程中的应用。指出当前重排器的缺陷，通过子模优化可解决冗余问题。还给出实验结果，凸显其优势，如理论保证、自动停止机制等。
IEEE TPAMI 2025 | 北京大学提出LSTKC++，长短期知识解耦与巩固驱动的终身行人重识别
北京大学周嘉欢团队在IEEE TPAMI发布LSTKC++研究成果。该框架引入长短期知识解耦等机制，保障模型学习新知识和记忆历史知识。代码已开源，研究在性能和效率上优势明显，有广泛应用价值和拓展空间。
学好基本功，AI才能真正助你一臂之力
作者Manda Putra分享将AI融入日常工作的体验，指出AI处理琐碎任务很强大，但软件开发还需真正的理解力。以同行依赖AI解决基础问题为例，强调开发者应掌握基本功，否则行业知识体系会“崩溃”。
MIT & Google | 提出异步并行生成新范式，LLM推理效率大幅提升！
MIT与谷歌团队在研究PASTA中探索异步生成范式，开发标记语言PASTA - LANG，采用双阶段训练流程，设计推理系统。实验显示PASTA平衡性能与质量，有可扩展性，为LLM推理效率优化开创学习驱动新路径。
任意条件，「可控」文生图扩散模型综述 | TPAMI'25
北京邮电大学团队在顶级期刊IEEE TPAMI发布综述，探讨文生图扩散模型可控生成技术，将核心问题概括为如何注入新型条件信号并稳定控制，从任务和方法层面梳理技术，还提及应用场景与未来方向。
The Batch: 890 | 开源终将胜利
IBM研究院AI模型副总裁David Cox认为开源AI应持续繁荣并最终胜利，开源生态是创新发动机。如今部分‘开源模型’未真正开放，真正开源AI潜力巨大，开发好处多，还能解决地缘政治相关问题。
一帮人All in AI，让搞体育的先赚到钱了
港股运动科技第一股Keep今年2月决定“All in AI”，近日发布财报宣布扭亏为盈，实现经调整净利润1035万元。这不仅是降本增效的结果，也意味着Keep在资本市场的身份发生了变化，成为全民AI应用的候选者。