「训练数据污染」共找到 3927 篇相关文章
MeshCoder:以大语言模型驱动,从点云到可编辑结构化物体代码的革新
生成式AI在三维空间面临挑战,传统3D生成成果粗糙难编辑。团队推出MeshCoder,将三维输入翻译成结构化代码,有分部件生成等优势。介绍其实现路径、实验性能,也指出局限并展望未来。
NeurIPS 2025|VFMTok: Visual Foundation Models驱动的Tokenizer时代来临
传统视觉 Tokenizer 存在缺乏高层语义信息、冗余度高、表征混乱等问题。香港大学 CVMI Lab 和阶跃星辰 AIGC 团队提出 VFMTok,用预训练视觉基础模型构造视觉 Tokenizer,实验显示其性能优异。
ACL首届博士论文奖公布,华人学者李曼玲获荣誉提名
自然语言处理顶会 ACL 公布首届计算语言学博士论文奖,获奖者是华盛顿大学的 Sewon Min,其论文聚焦大型语言模型数据使用。此外,还有三篇论文获提名,包括李曼玲等学者的成果。
阿里开源电影级AI视频模型!MoE架构,5B版本消费级显卡可跑
阿里开源新一代视频生成模型通义万相Wan2.2,含文生视频等功能。它率先将MoE架构用于视频生成扩散模型,5B版本可在消费级显卡部署。对比前代和Sora表现更优,还推出电影级美学控制系统。
DeepSeek 新模型 R1-0528 悄悄开源,与o3 相当,实测来了。
DeepSeek团队悄无声息地在Hugging Face上开源推理模型新升级版DeepSeek R1-0528,基于DeepSeek-V3-0324模型,架构和训练方法有改进,性能与o3相当,实测表现不错。
东方理工团队提出HiDrop:重构MLLM计算路径,压缩90%视觉Token实现2.2倍加速
东方理工大学沈晓宇团队提出HiDrop,基于MLLM不同层功能差异,设计出延迟注入、凹金字塔式剪枝和提前退出的视觉Token压缩策略。实验显示,它能压缩约90%视觉Token,保持98.3%性能,实现训练和预填充加速。
Fable 5 刚被封杀,OpenRouter 用「多模型协作」搞出了「平替天团」
2026年6月14日,OpenRouter推出复合模型Fusion API,可复刻Claude Fable 5智力水平。它采用多模型协作,经DRACO测试效果出色,成本减半,但也有编程不实用、速度慢、数据合规存黑箱等问题,重塑了AI行业逻辑。
全员本科生!何恺明组新作:文生图,258M参数就够了
何恺明携本科生团队推出文生图模型MiniT2I,基于MM - JiT架构,仅用258M参数实现不错效果,训练成本低。该架构删繁就简,去掉VAE和AdaLN等模块,性能提升,展现出与工业级模型的竞争力。
AI创业一年狂揽800亿美元!Anthropic反杀OpenAI,双雄独吞89%
The Information数据显示,34家头部AI创业公司年化收入达800亿美元,OpenAI和Anthropic拿走89%。Anthropic反超OpenAI,靠企业客户崛起。剩下32家分11%份额,AI产业链价值向模型厂回流。
从「片段生成」到「长视频漫游」:OmniRoam探索轨迹可控的长视频生成新范式
在生成式视频发展中,长时序视频生成面临挑战。研究者提出 OmniRoam 新方法,通过全景表示和分阶段生成框架,提升视频时空一致性,还构建数据评测体系,实验表现优,有效率和 3D 应用潜力。