「自回归扩散框架」共找到 2004 篇相关文章
画质重生，第一！腾讯TEG香农实验室斩获CVPR 2025 UGC Video Enhancement 冠军
CVPR NTIRE是计算机图像恢复与增强领域有影响力的赛事。在NTIRE 2025 UGC Video Enhancement中，腾讯TEG香农实验室团队自研算法夺冠，成果落地提升视频清晰度。团队还参加实时赛道获佳绩，且做了硬件推理优化。
交大&华为联手：AI智能体进化的五种关键能力
随着大型语言模型兴起，基于LLM的聊天机器人能完成多样语言任务。上海交通大学和华为团队提出分析框架，探讨LLM聊天机器人向AI智能体进化的五个关键维度、改进方法及未来发展方向。
会“思考”的目标检测模型来了！IDEA提出Rex-Thinker：基于思维链的指代物体检测模型，准确率+可解释性双突破
现有目标检测方法有决策不透明和拒识能力不足问题。IDEA提出Rex - Thinker，引入“逻辑推理链”，构建可解释推理框架，经两阶段训练，在测评中准确率提升，可解释性强，有良好泛化能力。
DPO与GRPO谁更胜一筹？港中文、北大等联合发布首个系统性对比研究
港中文、北大等团队首次全面对比DPO和GRPO算法在自回归图像生成中的应用，评估其在域内、域外性能，探究奖励模型及扩展策略的影响，为开发高效RL算法提供新思路。
苹果憋一年终超同参数 Qwen 2.5？三行代码即可接入 Apple Intelligence，自曝如何做推理
今年 WWDC 大会上，苹果推出专为增强 Apple Intelligence 功能的语言基座模型，含约 3B 参数紧凑型与基于服务器的混合专家模型。经优化可在苹果芯片高效运行，改进工具使用与推理能力，评测显示设备端模型表现优。
时空扭曲实验室突破，超光速旅行或将成为现实！
欧洲工程技术研究杂志发表研究，研究人员用400千伏高压电火花在实验室产生引力波，实现时空扭曲。这或让曲速引擎成为现实，研究团队还提出新理论框架，应用前景广泛，但也面临争议。
斯坦福临床医疗AI横评，DeepSeek把谷歌OpenAI都秒了
斯坦福最新大模型医疗任务评测，构建含35个基准测试的MedHELM综合评估框架。结果显示，DeepSeek R1以66%胜率领先，o3 - mini等模型也各有表现，还分析了成本效益。
SearchAgent-X: 打破效率桎梏，释放下一代「AI搜索智能体」的真正潜能
论文提出SearchAgent-X框架解决AI搜索智能体效率难题。研究剖析效率瓶颈，发现精度和延迟问题，提出优先级感知调度与无停顿检索技术，经评估大幅提升性能且不牺牲答案质量。
DeepSeek揭秘o1后，小红书似乎破解了o3的技术路线，还开源了~
OpenAI闭源后，大家不知其先进模型技术路线，解密成重要任务。DeepSeek R1年初开源后引发关注，小红书团队核心贡献的论文似破解o3谜题，还开源模型等，为训练调优提供可行路线。
智谱清言微服务架构转型实践——基于 CloudWeGo 的技术演进
本文由智谱清言资深后端开发工程师肖文彬整理，阐述其从单体架构到微服务体系的转型实践。随着业务发展，传统单体架构显瓶颈，智谱清言开启转型，分享挑战、架构设计、技术选型等经验，为相关团队提供借鉴。