「生成模型进化」共找到 8942 篇相关文章
「AI生成的内容全部加水印」OpenAI、Anthropic、Google都签了
OpenAI、Anthropic、Google等公司签署欧盟《AI生成内容透明度行为准则》,承诺推进AI生成内容标记与检测。Claude已公布落实方案,文本水印早有先例,但「水印」可信度遭质疑。
Hugging Face开源AI Sheets:零代码调用千种模型,数据处理超简便!
Hugging Face团队开源AI Sheets,这是无代码工具,有类似Excel界面,集成数千开源模型处理数据,支持批量处理、模型比较等,支持本地和在线部署,在多方面优于同类工具。
VLA 推理新范式!一致性模型 CEED-VLA 实现四倍加速!
近年来,VLA模型成机器人领域重要研究方向,但推理速度受限。本文提出一致性蒸馏训练、混合标签监督机制及提前退出解码策略,在多基线模型上实现超4倍推理加速,实验验证其高效通用。
冲上热搜!美团大模型,靠「快」火了
国内外开发者亲测,美团新开源的LongCat - Flash - Chat模型速度超快,推理速度超每秒100个token。它来自美团LongCat - Flash系列,官网可直接用。该模型架构创新,训练方法高效,还做了专属和系统级优化,跑起来又快又便宜。
快手提出强化学习创新框架RLEP,突破大模型推理瓶颈
OpenAI等模型用强化学习提升推理能力,但面临训练不稳定等挑战。快手Klear团队提出RLEP框架,引入经验回放技术,分经验收集和回放训练两阶段,还采用优化策略,提升大模型训练效率和性能。
SceneGen: 单图像驱动的多资产3D 场景生成
上海交通大学提出SceneGen框架,可从单张场景图像及其对应目标掩码中,同时生成带有几何结构与纹理的多个3D资产。它一次前向传播即可完成生成,在效率与稳健性上优于现有方法,虽有局限但应用潜力大。
103K「硬核」题,让大模型突破数学推理瓶颈
现有大语言模型在数学推理训练时面临数据瓶颈,腾讯AI Lab与上海交大团队推出DeepMath - 103K数据集。它规模大、难度高、数据新颖、严格去污染,让DeepMath系列模型达SOTA,还能实现推理泛化。
华为刚投的物理AI:首家国产世界模型公司
华为哈勃联合华控基金对极佳视界进行亿元级A1轮投资。该公司是国内首家“纯血”物理AI公司,产品覆盖全栈软硬件,应用于自动驾驶和具身智能。华为偏好世界模型技术,此次投资信号明显。
构建知识闭环:用CodeBuddy打造自我进化的数据分析体系
腾讯团队为解决数据分析痛点,构建知识闭环体系,利用CodeBuddy设计开发规范、自动生成SQL,将编码从小时级降至分钟级。体系含沉淀、传递、生成、信赖、闭环五环,提升团队效率与协作。
猛涨25k star!一键检测你的电脑能跑哪些大模型!
最近 Github 出现工具 `LLMFit`,用 Rust 编写,能自动检测硬件配置,判断大模型能否流畅运行,推荐最优量化版本和运行模式。有一键硬件检测等特性,安装使用方便,降低本地部署门槛。