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低延时、可交互的音频驱动肖像视频生成框架LLIA
美团提出新型音频驱动肖像视频生成框架LLIA,是低延迟、可实时交互的虚拟形象生成技术。它提出四项核心技术,引入三大核心模块,构建超100小时数据集,在多方面有出色表现。
BLIP3-o统一图像生成与理解,多模态融合趋势显现
BLIP3 - o致力于统一图像理解和生成,提升生成质量与效率。它融合自回归和扩散模型,采用CLIP + Flow Matching架构等。经训练,在图像理解和生成任务表现佳,指令微调效果显著。
一个框架,重塑具身研发流程:Dexbotic走向具身PyTorch
开源具身智能原生框架 Dexbotic 宣布支持 RLinf 作分布式强化学习后端,打通 VLA 模型研发中「SFT 与 RL 割裂」问题。其 2.0 版实现模块化解耦与多源混训,构建开发闭环,孵化出 DM0 大模型。
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苹果向英伟达生态妥协了!MLX框架主动适配CUDA
苹果特意为端侧AI模型训练推出的MLX框架,主动增加了CUDA支持。因CUDA在AI开发领域占主导,且生态强大,苹果此举是借力英伟达生态、扩大自身影响力的战略选择,也避免侵权。
推理速度飙升5倍,苹果提出全新Multi-Token生成框架!
自回归语言模型逐词生成文本拖慢推理速度、限制并行能力。Apple提出全新框架,挖掘其对未来词元“先验知识”,通过多项技术并行预测多词元,微调预训练模型可显著提速且不损输出质量。
何恺明CVPR最新讲座PPT上线:走向端到端生成建模
今年CVPR闭幕,何恺明现身会场并做了主题为‘走向端到端生成建模’的分享,近日其个人网页上传了该分享PPT。PPT回顾识别模型演进,探讨生成模型能否重演历史,还介绍了MeanFlow方法及成果。
智能体时代的强化学习:AReaL 框架与 Agent 最佳实践
本文整理自吴翼博士在 2025 年 QCon 全球软件开发大会的分享。他介绍 AReaL 框架及 Agent 最佳实践,阐述强化学习与大模型联系,指出 Agent 是 AGI 未来 5 年关键,强化学习是 Agent 技术核心,还分享团队成果与经验。
架构解耦是统一多模态模型所必须的吗?全新AIA损失:No
香港中文大学 MMLab 和美团研究者思考架构解耦是否为统一多模态模型必须,推出 AIA 损失。研究发现架构解耦未解决任务冲突,AIA 能提升模型性能,减少数据配比问题。
腾讯Kuikly框架鸿蒙版正式开源 —— 揭秘卓越性能适配之旅
腾讯将广泛使用的跨端开发框架Kuikly鸿蒙版正式开源,已接入多款业务。它有高性能、动态化特点,适配中解决渲染、文本性能等问题,还优化调试效率,发布Compose DSL Beta版。