「渐进式扩散建模」共找到 534 篇相关文章
AI 项目总踩坑？小团队、渐进研讨带你找到正确打开方式
Cloud Native Summit 2025奥克兰大会探讨企业借Open Practice Library将协作模式转化成果。Andrea Magnorsky分享Byte - Sized Architecture方法，Ahilan Ponnusamy与Andreas Grabner介绍企业采用AI的迭代式框架，强调小规模持续研讨。
VeRL-Omni：面向扩散和全模态生成模型的通用RL后训练框架
VeRL-Omni是面向多模态生成模型的通用RL后训练框架，覆盖多种架构。它有高效多模态rollout、灵活奖励引擎等特性，支持多种硬件，团队还验证了不同训练方式，后续将扩展模型与算法支持。
ACL 2026 | 赋予视频生成「视觉思维链」：VChain显式建模时空规划与状态演变
南洋理工大学团队在ACL 2026发表VChain框架，引入大模型视觉推理能力提升视频逻辑连贯性。它分三步实现，实验效果超现有方法，还展示视频推理与生成的潜在趋势，为多模态模型协作提供范例。
AI地理学家诞生：麻省理工、斯坦福用多智能体框架重塑地理空间建模，刷新SOTA
麻省理工、慕尼黑工大及斯坦福AI实验室发布GeoEvolve框架，深度融合地理知识与进化算法，实现复杂地理空间模型自动发现与优化。经实验验证，其性能超越以往基准，有望在多领域发挥作用。
传统训练效率很低？我们靠 “给模型降噪” 重新审视长上下文建模难题
文章指出长上下文模型处理长文本时易受噪声干扰，提出新评估指标IG分数和“上下文去噪训练（CDT）”方法。实验表明CDT优于现有策略，经其训练的开源模型在长上下文任务中性能媲美GPT - 4o。
60岁老人AI养生三个月吃进医院！「AI精神病」全球扩散，OpenAI急招医生
新智元报道，人工智能引发的“AI精神病”现象正在蔓延。一名60岁老人听ChatGPT建议用溴化钠代替盐，吃进精神病院；还有人因与AI交流出现被害妄想、躁狂发作等症状。OpenAI、微软开始采取措施应对。
Energy | 西工大史子颉、高传强等：三维风力机叶片动态失速数据融合建模研究
动态失速威胁风力机叶片安全与发电效率，传统模型有局限。西工大团队开发数据融合神经网络与动量叶素理论耦合框架，能高效高精度预示三维叶片动态失速，虽部分工况有偏差，但预测精度显著提升。
腾讯混元世界模型HY-World 1.5开源，24 FPS的实时交互世界建模
腾讯混元世界模型HY - World 1.5开源，实现24 FPS实时交互世界生成。它采用双重动作表征等技术，解决了长程生成问题，还通过强化学习等优化，在多方面表现出色，为具身智能场景模拟奠基。
ICCV 25 Highlight | 扩散过程「早预警」实现6x加速，AIGC生图的高效后门防御
随着AIGC图像生成技术流行，后门攻击威胁开源社区，传统防御技术难适配。本文作者来自多所高校，提出输入级防御框架NaviT2I，基于神经元激活差异检测样本，加速检测，性能优。
真实场景也能批量造「险」！VLM+扩散模型打造真实域自动驾驶极限测试
浙江大学与哈工大（深圳）联合推出SafeMVDrive，将VLM关键车辆选择器与两阶段轨迹生成结合，可在真实域批量制造高保真安全关键视频，用于端到端自动驾驶系统安全性测试。