「两阶段流程」共找到 2011 篇相关文章
谢赛宁团队新作:不用提示词精准实现3D画面控制
谢赛宁团队新发布的Blender Fusion框架,结合图形工具 (Blender) 与扩散模型,让视觉合成不再仅依赖文本提示,实现精准画面控制。其核心是对现有技术高效组合,还透露两项训练技巧提升泛化性。
香港科技大学、Manycor开源空间大模型,超3000颗星
香港科技大学、Manycore联合开源空间大模型SpatialLM,用于处理3D点云数据。它结合点云特征提取、对齐和语言生成,实现高效转换。研究团队经多种尝试选定基于点的方法及Sonata编码器,还选Qwen2.5 - 0.5B为基础模型。
紫东太初开源视觉神经增强方法,即插即用终结多模态幻觉 | ACL 2025
中科院自动化所等团队提出VHR方案,通过“视觉神经增强”机制放大模型视觉关键注意力头输出,降低幻觉现象。此前主流方法多作用于最终输出阶段,VHR深入干预内部机制,还介绍了SSL语义引导方法。
AI秒懂短视频,快手大模型Keye-VL理解力爆表!技术细节全开源
快手全新多模态大语言模型Kwai Keye-VL上线且开源,能深度融合多模态信息,在视频理解、复杂视觉感知和逻辑推理上表现优异。介绍了其技术架构、预训练和后训练策略及训练架构优化等内容。
深入解析|Cursor编程实践经验分享
文章结合近两个月实践,分享Cursor编程经验,探讨其适用场景与问题。介绍使用方法,如标准Prompt、Rules等,还提及MCP工具及Cursor不足,对比DeepResearch等平台,最后介绍AutoGPT、Claude4.0等技术。
先设计再写代码,还是先实现再重构?AI 编程让这种选择变的简单
传统手工编程时代,先设计再写代码和先实现再重构存在争论。AI编程让选择变简单,可先设计生成代码,再改进设计生成。还需在开发工具和流程上配合,新人更易适应。
曝苹果拟收购Perplexity AI,人才一并拿走
据彭博社消息,苹果并购负责人等最高决策层讨论过收购Perplexity AI,目的是招揽人才及为AI搜索引擎做准备。目前处于早期阶段,双方未回应。苹果也考虑合作,还在与Meta竞争招揽人才。
Karpathy最新分享!给大模型做好“服务”将是巨大机会
近日,Karpathy在AI Startup School演讲,提出AI正从根本改变软件。他将软件分三个时代,认为LLM是全新操作系统,还指出其特长与局限,点明AI时代两大机遇:部分自主应用和构建Agent友好工具。
GitHub上已突破5.1k stars!这是真正被开发者认可的 AI Agent平台,AI开发者必看,如何用它实现生产力逆袭?
TaskingAI是AI - native应用开发平台,整合多模块提供一站式BaaS体验,简化AI应用全流程。它支持多模型,有检索、工具插件等功能,适用于客服、销售等场景,还对比同类项目展现优势。
一周1.2k星!兼具质量与效率的OCR模型MonkeyOCR,支持多样化的中英文PDF
MonkeyOCR采用SRR三元组范式,简化多工具流程、避免整页文档处理低效问题。与MinerU、端到端模型相比性能更优,处理速度也更快。暂不支持拍摄文档解析,文章还给出安装、推理等操作步骤。