「生成式强化学习」共找到 3485 篇相关文章
实测可灵AI的新视频模型，它生成的动作戏酷到封神。
作者实测可灵2.5新视频模型，它已灰度内测并登上釜山电影节。与可灵2.1对比，可灵2.5在运动和表演能力上大幅提升，还增强了文生视频与理解能力，让创作者有更多创作自由。
人工智能研究者如何意外发现：我们对“学习”的理解，可能全是错的
传统理论认为大模型会过拟合，而如今大模型却驱动了诸多应用。2019年研究者突破传统扩大模型规模，出现‘双下降’现象。‘彩票假说’解释其成功原因，还重新定义了‘智能’，揭示科学进步规律。
自然语言秒搜千级节点！阿里ComfyUI-Copilot开源：AIGC实时工作流一键生成!
在AIGC领域，ComfyUI虽强大但节点复杂。阿里团队开源ComfyUI - Copilot，通过自然语言交互增强工作流自动化，有节点搜索、工作流构建等功能，简化操作，提升效率。
氛围编程时代来了！AI生成+一键上线，Coding像拍照一样简单
YouWare是面向AI时代创作者的氛围编程平台，自研AI Agent和Sandbox技术，让非程序员也能将灵感转化为可视化网页并分享。它类似共创社区，有展示、互动、二次创作等功能，重新定义了AI Coding。
CVPR 2025 Highlight | 提升自回归模型样例学习能力，Few-shot图像编辑新范式开源
当前图像编辑模型在处理新概念时泛化能力不足，为解决此难题，Meta等研究者提出自回归模型InstaManip，创新性提出分组自注意力机制和关系正则化策略，在few - shot图像编辑任务上取得优异效果。
多模态扩散模型开始爆发，这次是高速可控还能学习推理的LaViDa
近期基于扩散模型的视觉 - 语言模型 LaViDa 出现，它继承扩散语言模型优点。与自回归模型不同，扩散模型能并行、处理双向上下文。LaViDa 在多任务测试有竞争力，推理蒸馏和文本填空表现好，还能权衡速度与质量。
从像素空间走向数据流形：生成模型的对抗净化新范式 | TPAMI'26
深度神经网络虽应用广泛，但对对抗样本脆弱，制约可靠部署。本文介绍发表于TPAMI 2026的工作，提出基于一致性模型的对抗净化方法（CMAP），实验表明其在不同场景下鲁棒性强，为对抗防御提供新视角。
Pinecone 推出 Nexus 引擎：为 AI 智能体整合业务上下文并生成结构化数据
Pinecone Nexus 全面上线，是面向 AI 智能体的“知识引擎”，能将企业数据转为结构化数据层，复用数据提准确性、降成本。早期采用者在金融、法律领域看到显著性能提升，词元消耗大幅降低。
图像编辑模型不止生成：BIGAI&上交大提出EAR范式，系统测试其视觉规划能力
上海交通大学联合北京通用人工智能研究院提出EAR范式，构建AMAZE基准，分析图像编辑模型视觉推理能力。研究发现模型零样本表现弱，扩散式模型更适合视觉规划，CoT效果不稳定等。
论文发表 || 如何基于累积过程变换学习弱非线性振动方程（EvLOWN）
2026年3月6日，赵林等教授团队在《Advanced Science》发表论文。提出EvLOWN数据驱动理论，利用平均法重构推断方程目标，扩展微小效应可推断性边界，在多领域应用效果好，但有未考虑SDE等局限。