「可控生成技术」共找到 4713 篇相关文章
大模型赋能的具身智能:自主决策和具身学习技术最新综述
具身智能是通往通用人工智能的关键路径,但传统方法有泛化瓶颈。电子科大最新综述梳理大模型赋能具身智能的自主决策与具身学习,还将‘World Model’纳入统一框架,为研究者提供路线图。
斯坦福发布预警信号:生成式AI正如何重塑就业市场?年轻职场新人首当其冲
斯坦福大学Erik Brynjolfsson教授领衔的论文,用海量高频薪资数据研究AI就业效应。发现高AI暴露职业中年轻职场新人就业显著下降,自动化型AI应用致就业降,增强型则无,还给出年轻人受影响大的原因。
免剪辑直出!AI生成多角色同框对话视频,动态路由精准绑定音频
Bind-Your-Avatar基于扩散Transformer框架,通过细粒度嵌入路由将语音与角色绑定,实现精准音画同步,还引入数据集MTCC和基准测试,实验显示其在身份保真和音画同步上优于现有方法。
MMAR与AudioTrust技术解读,音频大模型评测前沿进展分享 | AI Bench Talk直播预告
司南评测集社区 CompassHub 收录多维度评测集。此次 AI Bench Talk 直播聚焦音频大模型,将分享评估其深度推理能力的 MMAR 及全方位可信评估框架 AudioTrust,还设圆桌讨论多模态/音频大模型相关议题。
从亚太到欧美,阿里云瑶池数据库凭何成为中企出海的技术底气?
在中企出海迈向‘深水区’时,阿里云瑶池数据库成关注焦点。它涵盖多版块,能提供全链路生命周期服务。对话负责人薛菲可知,其满足出海数据库需求,在多场景表现出色,融入AI能力,获国际认证,为中企出海提供底气。
DiffMoE:动态Token选择助力扩散模型性能飞跃,快手&清华团队打造视觉生成新标杆!
清华大学和快手可灵团队推出DiffMoE,通过创新的动态token选择机制和全局token池设计,拓展了扩散模型的效率与性能边界。实验表明,DiffMoE在多方面超越现有模型,未来集成先进技术或有新增益。
AGI时代最稳的饭碗是什么?3Blue1Brown创始人:技术会淘汰,但信任不会
科普视频博主 Grant Sanderson 在播客中指出,AI 因缺乏肉身和生理模仿机制,写不出触动人类灵魂的文章,即便证出黎曼猜想,若证明冗长,对人类也无意义。他还探讨了 AI 在数学领域的进展、局限,以及人类教师和科普作者在后 AI 时代的价值。
蚂蚁开源 x SGLang Meetup技术回放解读之基于CUTE DSL的通信计算重叠算子实践
文章是对蚂蚁开源x SGLang Meetup分享的回放解读,聚焦基于CuTe DSL的通信 - 计算重叠内核实践。探讨不同通信计算重叠方案,分析在Blackwell上做GEMM + AllReduce融合算子的优势,介绍multimem指令等,还提及接入模型执行路径和性能结果。
Hermes Agent 技术深度拆解:36000 Star 背后的架构设计,以及你该怎么用它
Hermes Agent 9 个月获 36800 Star,解决记忆断裂、能力天花板和平台绑定问题。它有四层记忆架构、自主技能进化,支持 200+ 模型,还有 40+ 内置工具、15 个平台适配器。最新 v0.8.0 版本有多项更新,文章还给出使用建议和对比。
拥抱大模型:深入剖析ReAct的核心原理、技术架构及其对AI领域的深远影响
文章深入剖析ReAct,它是普林斯顿大学和谷歌团队提出的智能体架构范式,将推理与行动协同,构建TAO闭环。介绍其原理、架构,指出解决传统AI难题,也存在局限,未来可与强化学习等融合。