「知识增强生成」共找到 2895 篇相关文章
空间智能爆发只需24个月?群核科技首席科学家唐睿预言:具身智能才是AGI终极形态 | 万有引力
群核科技首席科学家唐睿在访谈中表示,空间智能是具身智能基础设施,可解决其数据不足痛点。破数据瓶颈靠普及感知硬件,2D、视频与3D生成走向融合,空间智能爆点24个月内或随硬件突破到来。
活久见!连Linux之父等“顽固派”大佬,都在用AI编程了
生成式AI席卷软件行业,曾对AI编程嗤之以鼻的编程界大佬态度转变。如Linux之父Linus、Redis之父antirez开始用AI编程,Java之父James虽质疑但也认可其实用价值。不过,Vibe Coding不适用于Linux内核开发。
即梦图片4.0来了,我整理了10个好用到爆的进阶玩法。
字节即梦图片4.0背后是seedream4.0模型,与NanoBanana性能相当,但支持直出4K图、自由控比例、文生图审美和可控性强,中文字生成领先。文章整理了它在虚拟模特、换装等10个方面的玩法。
解决扩散模型过拟合的创新框架T-LoRA
预训练大型文本到图像扩散模型定制化时,样本有限易致过拟合。AIRI和HSE大学团队提出T - LoRA框架,动态调整训练能力、用正交初始化,实验显示其在单图像和多图像任务表现优,用户更偏好其生成图像。
12月首炸!可灵 O1 正式发布,全球首个统一多模态视频大模型,强得可怕!
12月快手旗下可灵发布全球首个统一多模态视频大模型Kling O1,标志AI视频进入“全流程语义控制时代”。它将多种视频创作能力统一,有全能引擎等五大亮点,性能对比优势明显,让AI视频生成更可控。
量化噪声竟是RL秘钥?QeRL:高效强化学习新范式,一场噪声引发的性能革命
近年来,大语言模型在复杂推理任务中面临挑战,强化学习虽更接近人类推理过程,但训练“烧资源”。论文《QeRL》提出量化不仅能压缩模型、节省资源,还能增强模型探索能力,QeRL框架实现训练速度提升、内存占用减半。
00后8亿美金「掀桌」!硅谷AI将书写影视新传奇,终结制片旧时代
00后华人女CEO Cecilia Shen带队转型Cybever为全球首家AI原生影视工作室Utopai Studios,首年获1.1亿美元收入。其技术从3D虚拟环境生成发展到完整视频制作,还推出两部大作,或改变影视行业格局。
150%训练效率提升:感知检测小模型训练优化方法
文章基于业务实践,总结感知检测小模型在不同算力卡上的训练方法,为智能驾驶场景提供借鉴。介绍测试环境、技术架构,分析环境依赖冲突、源代码适配等问题并给出解决方法,还提及性能优化及测试结果。此外还介绍用 RAGFlow 构建私有知识问答应用。
56倍加速生成式策略:西交大提出EfficientFlow,迈向高效具身智能
生成式模型在机器人和具身智能领域面临训练依赖大量数据、推理慢的问题。西安交通大学团队提出EfficientFlow,融合等变建模与高效流匹配,提升数据效率,压缩推理迭代步数,在多基准实现SOTA,推理提效显著。
百度 TURA 三阶段架构:让 AI 检索 “动” 起来
现有检索增强生成(RAG)系统只能读取已索引的静态网页,无法满足用户实时数据需求。百度 TURA 架构用工具调用将 RAG 升级为动态交互,分检索、规划、执行三阶段,已在百度亿级流量场景跑通。