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眼馋苹果刚发布的液态玻璃效果?藏师傅教你提示词一键实现
苹果 WWDC2025 发布的液态玻璃效果引关注,虽卡片中心可读性差,但预计会被广泛使用。藏师傅探索出将其融入网页生成的提示词,介绍了在不同模型上的效果及提示词内容和使用注意事项。
SFT+RL双管齐下:ReasonGen-R1如何破解文生图「指令不遵」难题?
上海科技大学等机构提出 ReasonGen-R1 框架,结合链式推理监督微调与强化学习,提升自回归图像生成模型推理和创作能力,已全面开源。介绍了其训练阶段、实验结果及推理链模式。
DeepSeek之后,中国AI「自己出题」杀进Nature通讯!全球仅4家
一家成立不到两年的香港AI公司维纳智能,不堆参数、不依赖人工标注,靠让大模型自动生成高精度推理数据登上Nature通讯。其技术可解决Agent泛滥的困局,还推出特色产品,业务增长快。
AI+直播的新玩法! StreamDiffusionV2让创意零延迟
生成模型改变直播行业,但此前模型难保证时间一致性、有延迟等问题。加利福尼亚大学推出StreamDiffusionV2,通过智能调度和缓存机制优化,支持多GPU并行,可灵活调画质和延迟,实现实时直播。
别再手搓测试数据了!AE测试数据智造系统揭秘
本文介绍基于大语言模型的AE测试数据智造Agent,解决AliExpress跨境电商测试数据构造难题。它结合大模型与原子工具库,实现自然语言驱动的全链路测试数据生成,提升测试效率与智能化水平。
香蕉和GPT Image之外的第3条路:华人15人团队造出AI生图黑马
一支不到15人的华人团队推出AI生图模型Uni-1.1,在Arena.ai榜单冲进全球前三。它将推理和生成融入同一模型,创意可控,价格低,已获阿迪等企业认可,未来将拓展到多模态系统。
豆包上可以体验 Seedance 2.0 了,我已经试了一下。
Seedance 2.0是字节自研视频生成模型,已接入豆包App、电脑端和网页版。支持文生视频、图生视频、分身视频等,动作自然、镜头连贯,生成质量高,还解决了创作者出镜难题,操作也简单。
清华、西交联合开源发布了Cheers : 一条更简洁、更高效的统一多模态路线
清华、西交联合开源发布CHEERS,提出面向统一多模态理解与生成的架构路线,在保持系统简洁前提下,统一理解与生成任务,继承开源预训练模型知识,在多项基准测试中表现优异,还实现4× token压缩。
好玩!AI模仿人类‘空像错觉’,开启想象力之旅
越南国立大学提出Shape2Animal框架,模仿人类‘空想性错觉’,将自然物体轮廓转化为动物图像。该框架经多阶段流程,结合多种技术生成画面,但也继承了基础模型的一些局限性。
AI4S回归白盒符号主义,清华等联合发布SR-LLM:自主发现科学知识
清华大学等多所高校联合发布SR - LLM,这是融合大语言模型与深度强化学习的符号回归框架。它从数据生成可解释数学模型,在跟车行为建模等任务表现优,为机器自主科学发现开辟新路径。