「生成模型进化」共找到 8927 篇相关文章
智源悟界 · Emu3.5 重塑世界模型格局:首提多模态 Scaling 范式,AI 理解世界再进化
北京智源研究院发布大规模多模态世界模型“悟界·Emu3.5”,它能模拟复杂动态物理世界,揭示“多模态Scaling范式”。该模型继承深化Emu3技术哲学,在多方面有提升,为世界模型领域提供进化路线。
AdaGen: 让图像生成模型学会自适应策略
当前主流图像生成模型多步策略依赖手工静态调度规则,存在需大量调参、无法适配样本特性的问题。本文提出AdaGen框架,通过强化学习训练策略网络,在四大生成范式上实现性能提升与效率优化。
年度AI论文!全球三大顶尖模型的防蒸馏机制全面告破:小模型“套出”大模型隐藏思维链,Kimi-K3重现概率异常
这篇论文指出三大前沿AI模型厂商API有密码学旁路漏洞,攻击者用轻量级模型就能恢复大模型隐藏思维链数据。还揭示部分模型训练或借鉴大模型思维链,此漏洞也致企业数据隐私安全问题。
英伟达世界模型再进化,一个模型驱动所有机器人!机器人的GPT时刻真正到来
英伟达GEAR实验室提出DreamZero,是基于预训练视频扩散骨干网络的世界动作模型,有140亿参数,能让机器人通过文本提示完成未见任务。它解决了传统模型问题,在多方面表现出色,代码已开源。
Gartner发布生成式AI模型提供商魔力象限
Gartner发布《生成式AI模型提供商创新指南》,首次对生成式AI市场进行象限划分,按功能完整性和未来潜力将厂商分为新兴领导者、新兴挑战者、新兴远见者和新兴专家四个区域,还指出AI正从实验转向企业核心层。
非Transformer架构的新突破,液态神经网络的推理小模型只用900M内存
谷歌提出的Transformer架构基本垄断大模型,而初创公司Liquid AI研发的液态神经网络架构另辟蹊径。其发布并开源的LFM2.5 - 1.2B - Thinking模型,仅需900MB内存就能在端侧运行,性能优于Transformer架构模型,还降低了死循环生成比例。
Google发布"Nano Banana"图像生成模型,号称全球第一
Google推出新图像生成和编辑功能,社区称其为‘Nano Banana’,号称‘世界第一’且免费开放。它有风格转换、背景编辑等亮点,用户反馈整体积极,但也存在API限制等问题,与对手有差距也有优势。
2026!开年关键词:Self-Distillation,大模型真正走向「持续学习」
2026 年刚开始,大模型领域研究者达成默契,arXiv 论文高频出现 Self-Distillation。传统强教师依赖范式难适配模型持续进化,Self-Distillation 成破局点。MIT 等机构发布三项研究成果,均用信息差实现模型自驱动升级。
抢先李飞飞!世界模型能多人联机玩FPS游戏了
Odyssey公司推出世界模型Agora - 1,驱动网页版多人FPS游戏,无游戏引擎等,画面实时生成。该公司专注通用世界模型,此前业务转向主动交互,此成果解决多人游戏一致性难题,还发布多模态模型Starchild - 1。
一夜之间OpenAI神秘模型“o3-alpha”刷爆时间线:远胜 Claude Sonnet
OpenAI神秘新模型“o3-alpha”正在测试,刷爆时间线。早期测试显示其性能超强,能一键生成游戏,前端编码能力远胜Sonnet、o3等。有猜测它是AHC模型或OpenAI将开源的模型。