「领域难度」共找到 1833 篇相关文章
腾讯祭出开源核弹!LeVo音乐生成模型,媲美Suno,支持零样本风格迁移,歌词完美匹配
音乐生成领域有重大突破,腾讯AI Lab开源高保真音乐生成模型LeVo。它由LeLM和音乐编解码器组成,能解决现有方法在音质、音乐性等方面的局限,实验显示其优于现有方法,功能强大且适用场景多。
产业服务 | AI数智文创,谱写文旅新篇章—北京AIGC视听产业创新中心·创投会(第二期)圆满成功
北京AIGC视听产业创新中心·创投会(第二期)近日落幕。活动汇聚业内企业、院校、专家等,搭建三维平台征集项目。入围项目涵盖多领域,还有特别分享。活动推动AI与文旅融合,为产业发展提供支持。
103K「硬核」题,让大模型突破数学推理瓶颈
现有大语言模型在数学推理训练时面临数据瓶颈,腾讯AI Lab与上海交大团队推出DeepMath - 103K数据集。它规模大、难度高、数据新颖、严格去污染,让DeepMath系列模型达SOTA,还能实现推理泛化。
PolyVivid实现多主体视频定制,身份一致性超越现有模型
现有视频生成模型在多主体定制中难保持身份一致与自然交互,上交和腾讯提出PolyVivid框架解决此问题。它在多方面优于现有方法,还介绍技术原理、演示效果,证明其在多领域有实用价值。
什么是芯片可测性设计(DFT)技术?
在芯片复杂度增加、测试难度增大的背景下,DFT技术应运而生。它是在芯片设计阶段引入测试逻辑的方法,分功能和制造测试,有扫描链、MBIST、边界扫描等核心技术,能提高测试效率、降低成本、缩短开发周期。
从「记忆解题」到「深度推理」:港科大推出首个本科数学动态评测基准 UGMathBench
港科大团队发表在 ICLR 2025 的研究 UGMathBench,是首个本科数学动态评测体系。它涵盖 16 个学科领域,通过变量扰动创建多版本试题,引入创新指标评估模型推理能力,测试结果揭示了当前模型短板。
谷歌CEO劈柴震撼预言:2030年AI直逼超人智能,80亿人认知被颠覆
谷歌CEO劈柴在采访中称AI是人类历史上影响最深远的技术,进步极快且能力上限未知。他谈到AI会释放80亿人认知潜能,还从多方面阐述了AI对各领域的影响及未来发展。
经典ReLU回归!重大缺陷「死亡ReLU问题」已被解决
在深度学习领域,经典 ReLU 函数因简洁性等优势受青睐,但有「死亡 ReLU 问题」。德国吕贝克大学等机构研究者引入 SUGAR 方法,不牺牲 ReLU 优势解决该问题,还设计 B - SiLU、NeLU 函数,实验显示性能提升显著。
半年复盘,AI迎来预训练后的新瓶颈。
2025年上半年AI领域发展加速,编码和多模态能力提升。但模型在综合能力上遇到第二轮瓶颈,编码能力强时通用认知能力‘拉胯’,或与RL阶段使用编程数据有关,红杉新基准或推动模型均衡发展。
具身智能需要从ImageNet做起吗?
文章探讨具身智能发展,分析其爆发原因,如人类无法完全数字化等。指出几种失败模式,还讨论输入信号、触觉、学习方法等决策点,认为具身智能的‘ImageNet’时刻是伪命题,不同智能领域可能殊途同归。