「扩散生成技术」共找到 4712 篇相关文章
AI研发新范式:基于技术方案全链路生成代码
文章指出过往代码补全方式存在局限,腾讯广告审核团队探索新AI开发范式。介绍业界AWS、Lovable范式,阐述审核团队实践范式,含定义、技术选型、过程标准化等,还提及进展、困难与未来展望。
ImageNet分数越高,生成反而越糊?iREPA给出解释
Adobe Research论文指出,视觉模型在ImageNet分类准确率高,生成效果未必好,全局语义强易压扁空间结构。iREPA修改REPA训练流程,削弱全局干扰,提升了生成质量。
用子模优化法为DeepResearch生成多样性查询
开发DeepResearch时,生成多样化查询是关键。多数开源项目处理方法粗放,本文提出结合句向量与子模优化的方法,设计子模目标函数,给出代码实现,实验显示该方法生成的查询组合多样性更高。
万字长文!大模型LLM推理优化技术总结
文章围绕大模型LLM推理优化技术展开,先介绍LLM推理各阶段、批处理、KV缓存等概念及内存需求,再阐述模型并行、注意力机制优化、模型优化和模型服务等技术,如Pipeline并行、MQA、量化、动态批处理等。
一篇92页大模型Vibe Coding技术全面综述
中科院计算所&杜克大学发布首篇Vide Coding技术全面综述。介绍以“氛围/结果”为导向的Vibe Coding开发范式,含技术分类、能力分析、开发模式、数据模型等内容,还提及价值及反馈回路等。
太强了 Yan!腾讯打造的全能交互视频生成引擎
腾讯提出的面向交互式视频生成的基础性框架 Yan,集 AAA 级模拟、多模态生成和多粒度编辑于一体,为下一代 AI 内容引擎提供可行路径,但也面临长时视频视觉一致性不足等问题。
JustGRPO:扩散语言模型的极简主义回归
本文提出回归极简的方法 JustGRPO,在 RL 阶段让模型自回归生成,用标准 GRPO 训练,能超越各类针对 dLLM 设计的 RL 算法表现,提升推理表现同时保留并行解码能力。
社区供稿丨MiniCPM-V 4.5 技术报告正式出炉
上个月开源的多模态模型 MiniCPM-V 4.5 广受好评,今日其技术报告出炉。报告从架构、数据和训练三方面探索高效路径,提出三大技术,使模型在多任务上突破,小参数规模下性能和推理速度佳。
研究者尝试揭示扩散模型创造力的起源
斯坦福大学研究人员 Mason Kamb 与 Surya Ganguli 在论文中提出解释扩散模型创造力的机制,指出其创造力是去噪生成图像时的确定性结果,还识别出关键偏置,搭建 ELS 机模型并验证其准确性。
《航空学报》综述 | 飞行器结构动载荷特征、测量及识别技术
东南大学费庆国教授等发表综述,系统梳理飞行器结构动载荷从特征认知、响应测量到载荷识别的技术进展,分析典型位置载荷特征,总结测量技术,回顾识别方法,探讨挑战与未来趋势。