「离散扩散模型」共找到 7719 篇相关文章
解码提速15.1倍、多任务性能不降：复旦&引望WAM-Diff2打通自动驾驶VLA自回归—扩散转换
视觉-语言-动作（VLA）模型是端到端自动驾驶主流技术，但自回归解码架构有瓶颈。复旦大学与引望智能联合提出WAM-Diff2，实现自回归VLA向离散扩散模型迁移，解码加速15.1倍，多任务性能不降。
国产类脑大模型适配国产沐曦GPU！长序列推理提速超百倍，仅用2%数据匹敌主流模型
中国科学院自动化所李国齐、徐波团队发布类脑脉冲大模型SpikingBrain (瞬悉)-1.0，借鉴大脑信息处理机制，适配国产沐曦GPU，长序列推理提速超百倍，仅用2%数据匹敌主流模型，探索构建国产自主可控类脑大模型生态。
腾讯3D生成模型上新！线稿可变“艺术级”3D模型，鹅厂内部设计师也在用
腾讯上新艺术级3D生成模型Hunyuan3D - PolyGen，支持生成复杂几何模型，鹅厂游戏工作室用后美术师建模效率提升超70%。该模型在拓扑功能实测表现佳，还介绍了其核心原理和技术。
模型压缩与量化：让大模型走向轻量化落地
文章介绍模型压缩与量化技术，其能在保持性能时降低大模型计算和存储需求，实现边缘设备高效部署。还阐述基础知识、关键技术路径、应用场景，并探讨未来发展方向。
从视觉出发统一多模态！颜水成团队最新研究：不再把图像编解码器塞进LLM｜ICLR'2026
NVIDIA研究员Jim Fan称AI正经历第二次预训练范式转移。颜水成团队Muddit模型从视觉先验出发，用离散扩散框架统一文生图、图生文和VQA，挑战多模态“语言中心论”，在多任务表现出色。
腾讯混元挖走微软明星大模型团队！一作全员出走，新成果已跻身大模型竞技场TOP 10
微软明星大模型WizardLM一作全员加入腾讯混元，最新成果Hunyuan - Turbos跻身大模型竞技场TOP 10。此前WizardLM - 2发布不顺，且微软将裁员超6000人，国内大厂正激烈争夺大模型人才。
7B小模型超越DeepSeek-R1：模仿人类教师，弱模型也能教出强推理LLM | Transformer作者团队
Transformer作者之一创立的Sakana AI带来新方法，让教师模型像人类教师一样做启发式教学，根据已知解决方案输出解释。用此方法训练的7B小模型在传授推理技能上比671B的DeepSeek - R1更有效。
超低延迟的端到端语音模型！首次生成音频仅需53ms，比同级别模型快3-5倍！
随着语音应用场景普及，语音大模型响应慢成瓶颈。VITA团队开源端到端语音模型VITA - Audio，7B参数模型首次生成音频仅53毫秒，比同级别快3 - 5倍，完全开源，有超低延迟等优势。
EMNLP25 | 北大x腾讯光子发布 C3 Benchmark：中英双语语音对话模型“地狱级”测试基准，直击语音对话模型软肋！
近年来语音对话模型受关注，但处理人类对话复杂现象的效能缺乏研究。北大联合腾讯光子构建中英双语C3 Benchmark数据集，评估模型应对复杂对话的能力，结果揭示性能瓶颈，为模型优化提供参考，代码和数据已开源。
忘掉大模型，微软实证：小模型才是Agentic AI的未来！
过去两年大模型在数学竞赛题上靠Test - Time Scaling发展遇天花板。微软rStar2 - Agent让14B小模型学会‘写代码→跑结果→改思路’，表现出色。还介绍了其基础设施、算法、训练配方等方法。