「条件引导分数估计」共找到 256 篇相关文章
ACL 2025预定爆款!HyperGraphRAG横扫5大领域,检索效率提升7倍
文章介绍HyperGraphRAG模型,它由知识超图构建、超图检索策略、超图引导的生成机制三部分组成。构建含知识超图构建、超图检索、生成机制等步骤,能提升检索效率与答案质量,或成ACL 2025爆款。
OmniHuman-1.5:让数字人拥有“思考”的视频生成新范式
现有视频数字人模型难捕捉角色本质,字节提出 OmniHuman - 1.5 框架。其核心创新是用 MLLM 提供语义引导、提出多模态 DiT 架构和伪末帧设计,使模型融合多模态信号,生成高质量角色动画。
无需训练的LLM对齐方法综述
大型语言模型应用引发担忧,传统微调方法有短板,免训练对齐(TF Alignment)应运而生。本文是首篇系统综述TF对齐技术的论文,提出三阶段分类框架,实验显示TF方法优势明显,还指明未来研究方向。
扩散架构 or「NoThinking」,AI 对话的「1Hz 壁垒」如何突破?
当红通用人形机器人公司 1X 的 AI 副总裁 Eric Jang 提出「智能频谱」概念,阐述当前 AI 面临的「1Hz 壁垒」及实现「Ultra Instinct」能力的先决条件。不同推理方案有望解决部分问题,但通用智能体仍有瓶颈。
ICCV 2025|训练太复杂?对图片语义、布局要求太高?图像morphing终于一步到位
图像处理中‘图像morphing’常见又有创意,但以往技术有训练复杂等问题。南洋理工大学等团队提出FreeMorph方法,无需训练实现图像变形,通过改进注意力机制解决特征丢失和过渡不连贯问题,实验效果佳。
新鲜出炉!斯坦福2025 CS336课程全公开:从零开始搓大模型
斯坦福大学2025年春季CS336课程“从头开始创造语言模型”课程和材料全公开。介绍了讲师信息,课程目标是引导学生开发语言模型,含5单元19门课,注重实践,还说明了学习该课程需具备的能力。
黄仁勋:Prompt正在过时,Loop才是新范式
黄仁勋称Prompt正在过时,Loop才是新范式。Loop指设计系统让AI自动下指令、验收,不合格重来。Claude Code和OpenAI Codex已围绕Loop落地产品,还给出了实操指南及发展历程。
刚刚,何恺明团队新作,「嵌入式语言流」ELF来了
何恺明团队提出ELF模型,将扩散过程置于连续向量空间,只在最后翻译成词。它用一个网络实现去噪和解码,引入自条件机制。实验显示,ELF用不到其他方法十分之一数据,生成质量全面领先。
Meta-Harness:让AI 改进自己的Harness
斯坦福IRIS实验室Yoonho Lee团队推出开源框架Meta - Harness,让AI自我优化流程。它像给AI用的‘时间机器’,记录源代码、执行轨迹和评估分数。在任务上表现出色,但也面临耗时、数据爆炸等挑战。
我手搓了一个Seedance 2.0分镜Skill:一键生成电影级Prompt,再也不用为提示词发愁了
作者为解决用Seedance 2.0写分镜提示词难题,手搓Seedance Storyboard Skill。它能引导用户完成分镜细节,输出专业提示词。作者实测4种风格案例效果佳,还介绍了Skill原理、安装使用方法。