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不换GPU,性能飙升2.8倍!英伟达用软件暴打摩尔定律
2026年1月8日,英伟达官网披露,基于Blackwell架构的推理软件栈升级,让混合专家模型(MoE)推理效率迎「阶跃式」突破,单GPU吞吐飙升2.8倍,显著降低推理成本。其通过软件针对性升级发挥硬件潜力,还进行多项优化。
Wan2.2-Animate又火了,5分钟让抠脚大汉秒变高冷女神。
阿里开源模型Wan2.2 Animate又火了,用照片和视频就能生成换脸视频,表情动作复刻佳。它上限高,还能变声,可用于舞蹈视频、影视二创等,但手指易崩坏。模型开源,有积极意义也有风险。
大模型刷数学题竟有害?CMU评估20+模型指出训练陷阱
CMU团队评估20多个大模型,发现只有强化学习(RL)训练的模型能将数学推理技能广泛迁移到其他任务,监督微调(SFT)训练的模型迁移有限甚至无迁移。研究还探索差异原因,表明RL微调更具优势。
14k颗星!你的电脑屏幕,正在成为AGI的“眼睛”!这款开源神器让你一键记录所有操作
介绍开源项目ScreenPipe,它是跨平台桌面数据抓取API,能全维度记录数据,有沙盒化插件系统等功能。因能为AGI提供数据、对开发者友好而火,还给出安装和创建插件命令,称其有成为AGI时代“现实采集器”的野心。
边画边想!多模态Reasoning迎来巨大提升!
论文指出文本无法精准表达空间关系,现有视觉语言模型(LVLM)在空间推理上是短板。ViLaSR让模型直接画图推理,经三阶段训练,在五大空间推理测试中表现出色,还开源资源,有望带来机器认知升维。
Efficiency Law, 物理精确世界模型,及世界模型引擎驱动的具身智能学习新范式
2025年秋具身智能赛道火热,特斯拉、英伟达动作不断,数据问题成落地症结。跨维智能贾奎、港中大(深圳)刘桂良探讨突破具身智能学习枷锁的方法,提出Efficiency Law和GS - World世界模型引擎及新学习范式。
AI 时代,实时入湖正在告别 ETL:从 Kafka 到 Iceberg 的架构减法
在AI驱动的数据应用场景中,企业需同时支撑实时消费、历史沉淀与多引擎复用的数据底座。传统依赖外部ETL作业的流数据入湖方式有诸多问题,本文探讨‘零ETL’趋势,分析Kafka × Table Bucket方案如何降低复杂度。
第一章:AI 技术前沿全景
文章聚焦AI Agent技术前沿,阐述大语言模型三次能力跃迁,从涌现能力到对齐指令遵循,再到推理与行动。还提及Scaling Law变化,推理时计算扩展更划算,介绍代表性推理方案及多模态融合,指出Agent打破传统对话AI局限。
终于!世界模型进入“有声时代”:24FPS画面+48kHz立体声实时生成
过去两年视频生成模型不断提升画面参数,但传统模型生成的视频固定,用户无法干预。而世界模型可跟随操作实时渲染、动态生成世界。目前Noiz AI联合多机构发布实时可交互音视频世界模型HelixWorld 1.0,后续还将开源。
2025 的企业 AI 市场, Data &AI 占据主流视野
数据是 AI 模型学习和训练的基础,Data & AI 基础设施可打通数据与 AI 全链路。企业应用 AI 不应只关注算法和算力,还需重视私域数据。同时介绍了不同类型企业在 Data & AI 领域的特点及合作成本等内容。