「高分辨率」共找到 1895 篇相关文章
清华大学x生数科技:从波形到隐空间,AudioLBM引领音频超分新范式
音频超分辨率是提升音频体验的关键技术,但高频细节损失是挑战。OpenAI的Sora 2树立高保真音频生成标杆,现有学术模型有局限。清华与生数科技团队发表两项成果,AudioLBM展现通用高分辨率音频生成潜力。
Meta视觉基座DINOv3王者归来:自监督首次全面超越弱监督,商用开源
Meta推出并开源视觉基础模型DINOv3,采用自监督学习,首次全面超越弱监督,可生成高质量高分辨率视觉特征。它在多任务表现出色,参数和数据量提升,还构建模型家族,已在多领域产生实际影响。
独家对话希捷科技Jason Feist:AI时代,企业正在“删除删除键”|甲子光年
本文是「甲子光年」对希捷科技云存储业务高级副总裁杰森·费斯特的独家对话。费斯特指出,AI 基础设施正从计算、内存转向存储,企业倾向长期保存数据,高容量硬盘重要性凸显。他还探讨了存储系统变化、技术创新等问题。
秘塔AI也终于悄悄上线了DeepResearch。
秘塔AI搜索上线新功能DeepResearch,作者测试后评价颇高。它有可视化界面,能展示思考执行过程,打破AI黑盒。输出报告质量好、精准度高,还可生成互动网页,且免费额度多,虽有小问题但仍值得肯定。
全球首个「百万引用」学者诞生!Bengio封神,辛顿、何恺明紧跟
Yoshua Bengio成谷歌学术首个论文引用超百万的人,Geoffrey Hinton达97万次。全球高被引TOP 10中,计算机领域占4席,均属AI领域。深度学习论文引用爆发,契合AI时代。还介绍了Bengio、何恺明等AI领域高被引作者情况。
《麦肯锡2025 AI报告》|附下载
麦肯锡发布2025年AI报告,调查近2000家组织。虽88%企业用AI,但仅39%获实质财务回报。Agent热度高却远未量产,AI多在后端降本,红利多被高绩效企业获得,还改写企业组织架构。
ICML26 | 浙江理工大学马啸讲师和南京大学李武军教授课题组联合提出EMCES:为强化学习合成更有价值的样本
强化学习获取高质量样本成本高、风险大,现有基于扩散模型的样本增强方法有局限。浙江理工大学马啸讲师和南京大学李武军教授课题组提出 EMCES,将情景记忆机制引入可控扩散模型,提升下游强化学习算法表现,论文已被 ICML2026 录用。
vivo发布端侧多模态模型,只有3B可理解GUI界面,20项评测表现亮眼
vivo AI Lab发布端侧多模态模型BlueLM - 2.5 - 3B,融合文本与图文能力,支持长短思考模式切换。它在20余项评测中表现出色,参数量小,训练和推理成本低,有精巧结构、高效策略,还有高质量数据和高性能平台支撑。
从“暴力烧Token”到“系统工程”:OpenAI与华为的两条 AI 编程路径
文章对比OpenAI与华为的AI编程路径,指出模型中心派靠推高上下文窗口但有成本高、延迟大等问题;工具驱动派如Cursor和华为云码道重构IDE工具。码道将任务解耦,通过多技术实现性价比,还介绍了底层基石及其实测表现。
Reasoning模型可以Self-Train!
当前大模型依赖人类标注数据,成本高且扩展难。论文探讨模型自我纠错、自主进化可能,提出自我奖励训练(SRT),用投票共识代替人类标注。在数学数据集上有效果,但高难度数据集出现问题,作者给出解决办法并开源代码。