「画质提升」共找到 2959 篇相关文章
开源即屠榜!UniME多模态框架登顶MMEB全球训练榜,刷新多项SOTA纪录
格灵深瞳等团队联合发布通用多模态嵌入新框架UniME,刷新MMEB训练榜纪录。它是两阶段框架,经文本判别知识蒸馏和困难负样本增强指令微调,在多任务达SOTA,项目已开源。
GPT-6 Astra发布,多个基准测试接近满分,“欢迎来到AGI时代”?
当地时间9月3日,OpenAI发布GPT-6 Astra,称其为“最智能、最对齐”的模型。它在多测试表现逆天,能力提升显著,还加入新特性。不过价格更高,也带来安全问题。
EMNLP 2026高分论文MathDebugger:当合成数据涌入训练集,如何为数学题做体检?
随着合成数据增多,模型需判断数学数据题目能否被信任。北大DCAI团队提出MathDebugger质检BenchMark,覆盖问答两端,评测主流LLM和PRM。还探究能否判断正误、分类错误、修复数据,证明错误标签可作监督信号。
写2000字提示词,不如先一键生成3D白模!AI视频创作进入“预演时代”
随着AI模型能力增强,科班人士利用其专业能力在AI视频创作赛道优势明显。updream预演台将影视行业预演工作流引入创作画布,解决了AI视频生成中‘拍什么’和‘怎么拍’的问题,虽有局限但意义重大。
SGLang 中的 CUDA Graph 进阶指南
本文介绍 SGLang 构建 CUDA Graph 支持及改动。如 Runner/Backend 解耦与灵活组合;首创 Breakable CUDA Graph 并开源,能提高捕获灵活性;还实现 Prefill 的 Full CUDA Graph,同时介绍显存管理方法。
全球首个跨本体、跨视角、多模态物理世界模型,CurrentWorld-0 来了!
Current Robotics 发布跨本体、多模态物理世界模型 CurrentWorld-0,它从真实数据学规律,整合跨本体、多视角和力触预测,可评测机器人,解决动作可控性等问题,让评测成训练数据入口。
AMM|西工大 董戴玮、索玮、寇家庆、张伟伟:PINN-MG——受多重网格启发的迭代法与物理信息神经网络混合求解框架
西北工业大学团队提出PINN - MG框架,结合迭代法与物理信息神经网络。迭代法消除局部高频振荡误差,PINNs校正全局低频误差,在多方程测试中加速效果显著,还克服不定亥姆霍兹方程求解发散问题。
刚刚,Claude偷偷上线隐形水印,每个字都可全球追踪!
8月2日起,Claude生成文字将带隐形水印,触发原因是欧盟AI法案透明度要求。Anthropic设计了文本隐写加文件签章两层标记,覆盖五条产品线,全球生效,但水印存在四重局限,引发用户争议。
具身智能空间视觉死穴,终于被最新顶会彻底解决!
招商局先进技术研究院下属实验室提出新的移动数据范式,以极低成本破解 VLA 的空间泛化瓶颈。研究团队识别出 VLA 模型三种捷径学习模式,提出层次化数据解耦策略,该方案在主流 VLA 模型上验证有效。
一杯拿铁3毛8,Gemini 3.1联手GPT-5.5干黄咖啡馆!2个月烧光21万
Gemini 3.1 Pro驱动的AI店长Mona掌管咖啡馆,对顾客请求来者不拒,疯狂采购,致两个月亏3万美元。换GPT - 5.5后走向另一极端,虽有账面利润但生意做死,AI开店仍有问题。