「离散扩散架构」共找到 2061 篇相关文章
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模力工场 022 周 AI 应用榜揭晓,PowerMem 登顶。榜单涵盖底层基础设施与各类应用,体现 AI 满足多样需求趋势。采访 PowerMem 开发者,介绍其功能、优势、使用反馈及未来目标,还推荐了 GetDraft 起稿等应用。
世界模型和具身大脑最新突破:90%生成数据,VLA性能暴涨300%|开源
国产世界模型玩家获突破,VLA模型性能涨300%,90%训练数据由世界模型生成。极佳视界开源GigaWorld - 0及训练框架,在多方面优化,经对比性能领先,还验证其生成数据对具身任务的提升作用。
Telegram创始人搞了个狠活:100%隐私的去中心化AI网络
Telegram创始人帕维尔·杜罗夫推出专注机密AI计算的去中心化网络Cocoon,或终结中间商垄断。它基于TON区块链,有三层架构,四步完成AI查询,但面临延迟和竞争挑战,未来将采用DAO治理。
IDE?字节TRAE搞了个大升级,现在能全流程开发了
国内首个原生AI IDE TRAE推出SOLO正式版,升级为集成多智能体协同架构与全流程开发工具链的AI协作平台。新增SOLO Coder智能体,三栏布局更高效,升级思路贴合开发者需求。
从VLA到RoboOmni,全模态具身新范式让机器人察言观色、听懂话外音
复旦大学等联合推出全模态端到端操作大模型RoboOmni,统一多模态,实现动作与语音协同控制。它重新定义机器人交互范式,让机器人具备“察言观色”能力,还构建了OmniAction数据集,实验表现全面领先。
美团杀入视频生成模型赛道,LongCat-Video 136亿参数媲美顶尖模型,效率提升10倍
美团LongCat团队发布LongCat - Video基础视频生成模型,有136亿参数量,多任务表现出色。它核心亮点多,还建立了数据处理流水线,采用特殊架构和训练方法,提升了生成效率,性能媲美顶尖模型。
实战·Agentic 上下文工程(上):无需微调,让智能体自我学习与进化
在Agent时代,提示工程进化成上下文工程。斯坦福等团队提出Agentic Context Engineering(ACE),让智能体自我学习与进化。文章介绍了上下文工程的必要性、定义、常见策略,以及ACE的概念、原理与架构。
1.58bit不输FP16!微软推出全新模型蒸馏框架,作者全是华人
微软推出蒸馏框架BitNet Distillation,实现几乎无性能损失的模型量化。它含三阶段,经实验在多下游任务表现近全精度模型,降内存开销、提推理速度,作者全是微软研究院华人。
AI 原生设备爆发,操作系统迎来更智慧、更流畅、更安全的范式革命
AI原生设备爆发,传统操作系统面临挑战,将迎来范式革命。vivo蓝河操作系统3(BlueOS 3)全栈自研,具备“天生更智慧、更流畅、更安全”特质,本文以此为例解读操作系统架构重塑。
Anthropic 发布 AI Agent 上下文工程指南
今年6月Andrej Karpathy提出用「上下文工程」取代「提示词工程」。Anthropic发布工程博客呼应此观点,指出构建AI应用重心转向策划上下文。文章详述上下文工程重要性、有效上下文剖析、检索及长时任务应对技术等。