「推理数据生成」共找到 5765 篇相关文章
腾讯混元团队最新研究：让 AI 从「固定模型」走向「实时适配系统」
腾讯混元团队提出论文《HY-WU (Part I)》，尝试让模型在推理阶段根据输入实时动态生成适合任务的参数，而非依赖固定参数。通过多类实验验证，这种方式在图像编辑等任务中有明显优势，还降低了训练复杂度。
谷歌痛失王座？港科大贾佳亚团队DreamOmni2开源，超强P图暴击Nano Banana
港科大贾佳亚团队开源DreamOmni2，该模型基于FLUX Kontext，能处理多参考图像，在多模态编辑与生成上表现出色，超越谷歌Nano Banana等模型，还构建了新测试集与数据构建范式。
大模型是不是到顶了？瓶颈到底在哪
文章探讨大模型是否到顶，指出‘到顶’争论分三个问题，靠堆大模型提升能力之路变平，受数据和成本约束。但大模型还有后训练和推理时计算两个发展方向，未来进步或来自更会用算力。
DeepSeek-V3.2正式版发布，将开源模型的能力推向极致
DeepSeek-V3.2正式版开源，包含标准版和Special版。它采用稀疏注意力机制，降低计算复杂度。后训练阶段有多项算法改进，支撑高难度推理。还融合思考与工具使用，合成训练数据，在智能体评测表现优异。
刚刚，DeepSeek最新发文！V3/R1训练细节全公开，信息量巨大
网信办新规生效，DeepSeek回应，标注AI生成内容，公开V3/R1训练细节。介绍训练分预训练和优化训练，深挖数据使用，还谈及推理、开源情况，也提到对抗AI幻觉与滥用风险的措施。
让 AI 自己打怪升级，Meta用Self-play RL把Coding推向超级智能
Meta FAIR、Meta TBD Lab等朝着“超级智能软件工程Agent”迈出第一步。SSR让大模型零人类标注，靠自生成Bug和自修复稳定碾压人类数据基线，新旧范式对比优势明显，还介绍方法、实验结果与理论洞察。
上帝视角！DeepMind提前5天锁定Melissa，强度预报不再靠天
飓风Melissa来临前，DeepMind算法提前5天预言其强度变化。该模型用两类数据训练，能生成多种未来场景，在路径和强度预测上优于传统模型，已被NHC投入实战，但AI不能理解灾难，人类仍需做决策。
2026年了，我们还在用爱迪生试灯丝的方式评估World Model
文章围绕World model展开深度讨论，界定其概念，分析生成派、JEPA派、空间智能派三条技术路线，指出评估比LLM难，提及游戏化benchmark可能是破局点，还强调具身进展由数据驱动，Ego - View或为泛化关键。
3种主流AIPPT实现方式详解，最复杂的有开源方案。
文章介绍三种主流AIPPT实现方式。图片生成式能按需求画PPT，速度快成本低但难调整；网页编程式效果与模型和提示词相关，易调整、数据精准；模板式有盈利案例，用模板填内容，较可控但实现复杂，还有开源项目PPTAgent可参考。
众所周知视频不能P？北大施柏鑫团队、贝式计算CVPR研究：视频里轻松换衣服、加柯基
视频编辑难度高，传统流程繁琐，现有AI方法有局限。北大施柏鑫团队联合贝式计算等提出VIRES方法，能实现视频主体多种编辑操作，还标注VireSet数据集。其在多指标超现有SOTA模型，团队还探索全景级可控视频生成。