「选择性生成框架」共找到 3482 篇相关文章
GPT-image-2十大最强玩法实操:夯到爆炸
OpenAI全量上线GPT Image 2,其表现远超其他模型。它优势明显,如真实感与细节强、文本渲染准确、自带“思考”能力。文章还给出其十大玩法实操及提示词,涵盖图文组合、海报生成等。
Claude Design连夜突袭,Figma市值瞬间蒸发!或抢走全球UI设计师饭碗
Claude实验室推出Claude Design功能,只需输入一句话就能生成可交互完整原型,让Figma等设计公司股价跳水。它或让画图动作消失,引发对设计师职业是否会被取代的思考,Anthropic还在下更大的棋。
Pipeline MinerU真快不行了
文章聚焦Infinity-Parser,指出它把OCR从‘做识别’推进到‘做结构’。它采用layoutRL强化学习框架,结合真实与合成数据构建Infinity-Doc。跑分强且复杂结构表现优,透露Document AI向结构化生成转变趋势。
CVPR2026 | Streamo:让大模型变成实时流式交互助手
香港浸会大学联合腾讯优图实验室提出 Streamo,将‘何时回答’变为模型预测的 token,通过端到端训练框架把离线视频模型转化为实时流视频助手,还构建 Streamo - Instruct - 465K 数据集,实验效果良好。
比SOTA快9倍,谷歌DeepMind时空重建,把视频变成时空搜索引擎
谷歌DeepMind联合团队发布D4RT时空重建框架,颠覆传统视频转3D方法。它按需提问,像搜索引擎,处理动态视频高效。内部结构分编码、解码两步,速度快,还发明聪明收割机算法,在多项测试中表现优异。
为什么Agent总是Demo猛如龙实战一条虫?
一篇51页论文研究主要智能体,指出适应性是关键。它提出2×2分类框架将适应方法分四大范式,还明确不同范式优缺点,发现T2范式数据效率远超A2。最后点明Agent适应性研究的四个前沿方向。
阿里妈妈发布MUSE:用多模态搞定十万级超长行为序列,并开源Taobao-MM数据集
阿里妈妈与武汉大学团队发布 MUSE 框架,用于终身用户兴趣建模,能处理 10 万级超长行为序列。还开源 Taobao - MM 数据集。MUSE 可插拔,已在阿里妈妈展示广告精排模型全量上线,提升 CTR 等指标。
大模型被确诊「视觉文盲」!多校联合提出MILO,为它植入空间想象力
空间推理是多模态大语言模型(MLLMs)应用关键挑战,当前‘语言描述式调优’让模型成‘视觉文盲’。多校联合提出MILO范式,结合视觉生成反馈与语言调优,还构建GeoGen数据集,经五大任务验证其有效。
实测完“灵光”,我意识到人类对 AI 助手的开发不足1%
作者实测蚂蚁集团的AI应用「灵光」,它是面向普通人的零门槛全模态AI助手,能30秒生成可互动小应用。作者测试其三大功能,认为人类对它的开发不足1%,它或成探索世界的伙伴。
图像编辑太慢太粗糙?全新开源自回归模型实现精准秒级修改 | 智象未来
AI图像编辑中扩散模型有两大难题,智象未来团队提出全新自回归图像编辑框架VAREdit,引入视觉自回归架构,提升编辑精准度与速度。模型和代码已开源,还提出SAR模块优化,在基准测试表现出色。