「高分辨率图像」共找到 2273 篇相关文章
估值 7 亿美元的 AI 语音输入产品:语音输入的关键问题是听写,不是转录
AI语音输入产品Wispr Flow发展迅猛,ARR 5个月翻10倍,公司估值超7亿美元。其创始人Tanay Kothari认为,该产品与其他同类最大区别是理解用户意图,解决听写而非转录问题,还分享了产品特点等内容。
Jina AI创业复盘:AI团队的Scaling Law是什么
本文是对 Jina AI 创始人肖涵的访谈,复盘六年创业历程。他两次转型,最终聚焦搜索底座模型,公司被 Elastic 收购。他分享创业得失,认为团队聚焦、高效运营是壁垒,还给出未来创业者专注、找优秀人才等建议。
MiniMax M2 发布即爆,拿下开源模型第一名
10月27日,MiniMax发布新一代文本大模型M2及由其驱动的MiniMax Agent。M2是专家混合模型,参数达230B但激活仅10B。它在开源模型评测中夺冠,能低成本、高速度支撑工作流,开发者评价高。
Sora天才辍学生归来!OpenAI组建3人神秘小队,豪赌超级人工智能
当年Sora背后的核心贡献者、00后天才辍学生Will Depue,结束休息重回OpenAI,拉上Troy Luhman和Eric Luhman组成三人小组,目标是超级人工智能ASI。OpenAI也将目标从AGI转向ASI,不过追求ASI风险高、投入大。
清华联手快手可灵,撞车谢赛宁团队RAE,用SVG再证明VAE已过时
AI图像生成正告别VAE技术。清华与快手可灵联合提出SVG方案绕开VAE,纽约大学谢赛宁团队也提出RAE模型。SVG用自监督特征构建潜空间,在质量、效率和通用性上超传统,证明统一视觉模型可行。
算力成本大降!马尔可夫思考机来了,LLM推理成本直接降为线性
用强化学习让LLM具备推理能力耗费颇高,计算量会二次级增长。Mila和微软研究院等团队提出马尔可夫式思考机,重构强化学习形式,让计算量呈线性,实验效果显著,还能与先进模型兼容。
社区供稿丨揭秘端到端文档OCR模型 POINTS-Reader
腾讯开源端到端文档OCR模型POINTS-Reader,论文被EMNLP 2025主会录取。它提出可扩展数据生成方案,具简洁、性能好、高吞吐量等特点,通过两阶段训练方案解决依赖蒸馏数据问题,在多基准测试表现佳。
00后以1.1亿美金「掀桌」,硅谷AI将书写影视新传奇 终结制片旧时代
00后Cecilia Shen创立的Cybever转型为AI原生影视工作室Utopai Studios,首年获1.1亿美元收入。其技术经四个阶段进步,能生成高质量3D虚拟环境,还带来两部大剧,有望改变影视行业格局。
其实,扩散语言模型在最终解码之前很久,就已确定最终答案
随着扩散语言模型(DLM)发展,它成自回归(AR)模型有力替代。但实际推理慢于 AR 模型。研究者发现早期答案收敛现象,提出 Prophet 策略,实验显示其能在保持高质量生成时显著加速推理。
视觉Token注入CLIP语义,走向多模态理解与生成新范式
腾讯ARC Lab等机构提出全新视觉分词器TokLIP,将低级视觉Token与高级CLIP语义结合,支持端到端自回归训练,可接入LLM框架,降低计算与数据门槛,在多模态任务中表现优异,代码已开源。