「语义条件」共找到 313 篇相关文章
AI问答，直接「拍」给你看！来自快手可灵&香港城市大学
来自快手可灵团队和香港城市大学的研究者提出「视频作为答案」任务范式，发布VANS模型。它由视觉语言和视频扩散模型构成，通过联合分组相对策略优化算法协同优化，在教学和预测应用上效果超现有模型。
让大模型指哪打哪的Multi-Agent路由新范式
随着MCP生态兴起，一个Assistant背后可能挂数百工具/子Agent，传统检索方式有成本高、埋没工具等问题。作者提出Tool-to-Agent Retrieval新范式，实验显示指标全面提升，证明工具细节能补足语义。
AI 引领的企业级智能分析架构演进与行业实践
在 QCon 全球软件开发大会（北京站）上，数势科技 AI 负责人李飞分享了企业级智能分析架构演进与实践。探讨了智能分析落地问题，介绍 Agent 结合数据分析优势、技术路线及落地要点，还对 Agent 发展给出思考与展望。
The Batch: 879 | 谷歌必须与 AI 竞争对手共享数据
一家联邦法院裁定，谷歌须将当前搜索索引交给美国本土AI及搜索引擎对手，以打破其在网页搜索的垄断，但未采纳拆分公司请求。谷歌按条件共享数据，在其他业务仍可竞争。
阿里云CIO首次系统复盘：大模型落地的 RIDE 方法论与 RaaS 实践突破
阿里云智能集团 CIO 蒋林泉分享大模型落地实践，指出企业中业务与 IT 对 AI 认知矛盾突出。他展示阿里云数字人落地成果，提出 RIDE 方法论，还剖析翻译和 Agent 两种应用模式及落地要点。
SceneSplat: 基于3DGS的场景理解和视觉语言预训练，让3D高斯「听懂人话」的一跃
文章引入 SceneSplat，首个在 3DGS 上原生运行的端到端大规模 3D 室内场景理解方法，提出自监督学习方案，构建发布 SceneSplat - 7K 数据集，在多个实验中达 SOTA 效果。
阿里云 CIO 蒋林泉：AI 大模型时代，我们如何用 RIDE 实现 RaaS 的首次落地？
阿里云 CIO 蒋林泉分享大模型落地实践，指出 AI 是时代“大电梯”，企业需迅速搭乘。介绍阿里云数字人多场景应用成果，提出 RIDE 方法论助企业落地，还剖析翻译与 Agent 模式要点及 E2E 落地关键。
基于 Elasticsearch 创建企业 AI 搜索应用实践
Elastic 中国社区首席布道师刘晓国，分享基于 Elasticsearch 创建企业 AI 搜索应用实践，介绍其向量搜索技术及 RAG 应用开发，还提及智能时代搜索需求变化、混合搜索优势及 Elasticsearch 优化改进等内容。
腾讯开源Stand-In！轻量级身份保留视频生成新突破
生成符合指定身份的高保真视频挑战大，现有方法依赖大参数且兼容性不足。腾讯开源轻量级、即插即用的Stand - In框架，在身份保留文本生成视频任务中性能先进，兼容性强，有广阔应用潜力。
ICCV 2025 | 小红书AIGC团队提出图像和视频换脸新算法DynamicFace
小红书AIGC团队提出图像和视频换脸新算法DynamicFace。该算法创新性融合扩散模型与3D人脸先验，解耦身份与运动信息，设计双流注入架构和时序一致性模块，实验证明其在身份保真与运动还原上优势明显。