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vivo发布端侧多模态模型,只有3B可理解GUI界面,20项评测表现亮眼
vivo AI Lab发布端侧多模态模型BlueLM - 2.5 - 3B,融合文本与图文能力,支持长短思考模式切换。它在20余项评测中表现出色,参数量小,训练和推理成本低,有精巧结构、高效策略,还有高质量数据和高性能平台支撑。
即梦图片4.0来了,我整理了10个好用到爆的进阶玩法。
字节即梦图片4.0背后是seedream4.0模型,与NanoBanana性能相当,但支持直出4K图、自由控比例、文生图审美和可控性强,中文字生成领先。文章整理了它在虚拟模特、换装等10个方面的玩法。
解决扩散模型过拟合的创新框架T-LoRA
预训练大型文本到图像扩散模型定制化时,样本有限易致过拟合。AIRI和HSE大学团队提出T - LoRA框架,动态调整训练能力、用正交初始化,实验显示其在单图像和多图像任务表现优,用户更偏好其生成图像。
12月首炸!可灵 O1 正式发布,全球首个统一多模态视频大模型,强得可怕!
12月快手旗下可灵发布全球首个统一多模态视频大模型Kling O1,标志AI视频进入“全流程语义控制时代”。它将多种视频创作能力统一,有全能引擎等五大亮点,性能对比优势明显,让AI视频生成更可控。
00后8亿美金「掀桌」!硅谷AI将书写影视新传奇,终结制片旧时代
00后华人女CEO Cecilia Shen带队转型Cybever为全球首家AI原生影视工作室Utopai Studios,首年获1.1亿美元收入。其技术从3D虚拟环境生成发展到完整视频制作,还推出两部大作,或改变影视行业格局。
谷歌TPU杀疯了,产能暴涨120%、性能4倍吊打,英伟达还坐得稳吗?
摩根士丹利研报显示,谷歌TPU产能将爆炸式增长,供应不确定性基本解决。TPU性价比高,在推理领域优势明显,或终结英伟达垄断。文章还给出TPU与英伟达GPU的选择建议及不同利益相关者的应对策略。
狂砸百亿美元后,仅5%企业成功落地AI,他们做对了什么?
企业在生成式AI领域投入数百亿美元,但95%的机构未获可衡量商业回报,此为「GenAI鸿沟」。原因包括工具缺乏学习能力、预算分配失衡等。少数成功企业聚焦高价值用例,选易部署工具,与供应商深度合作。
扩散模型+自进化:这篇论文让Deep Researcher错误率直降70%
论文提出测试时扩散深度研究代理(TTD-DR),将报告生成建模为扩散过程,有组件自进化机制和动态闭环设计。实验显示其在多领域研究任务超现有方案,为AI研究助手落地提供新范式。
Databricks × Snowflake 纷纷下注,PostgreSQL 成 AI 时代数据库标准?
文章结合作者对数据基础设施的实践与反思,探讨生成式AI时代数据系统的挑战与机遇。介绍数据基础设施新趋势,分析Neon、Supabase等公司受关注原因,指出PostgreSQL成行业标准,还提出Data Warebase概念及优势和应用场景。
Reasoning模型在RL下的探索欲望急速下降问题:探索熵机制
论文研究发现大模型经强化学习训练解题时,会出现模型探索欲望急速下降的熵崩溃现象,如训练初期策略熵断崖式下跌。对此进行规律分析、追根溯源,提出破解方法,研究对AI训练范式变革有重要意义。