「SOTA纪录」共找到 432 篇相关文章
告别Transformer！北大、北邮、华为开源纯卷积DiC：3x3卷积实现SOTA性能，比DiT快5倍！
北大、北邮和华为研究提出纯卷积扩散模型 DiC，抛弃自注意力机制回归 3x3 卷积。它性能超 DiT，推理速度快 5 倍，证明精心设计的卷积网络在生成任务中也能表现卓越。
“甲方快乐模型”诞生，拿下平面设计新SOTA！多条件一键生成，还能独立调整元素 | 复旦＆字节
复旦大学和字节跳动团队联合提出CreatiDesign新模型，可实现高精度、多模态、可编辑的AI图形设计生成。它解决了以往方法在处理图形设计时的难题，在多维度评估基准上表现出色，还支持多轮编辑。
字节Seed新方法！开源8B代码模型：自己筛数据训练自己，同量级SoTA，还能超越百亿级对手
传统code大模型依赖人工筛选数据，成本高、效率低。而Seed - Coder团队让LLM自己筛选数据训练自己，打造8B参数轻量级开源代码模型，性能超百亿级对手，不过也存在通用和数学能力短板。
国产具身智能创全球新纪录！以30%成本跑赢 Figure AI 45%效率，聪明的具身大脑成关键
自变量机器人在「夹爪方案挑战1248件/小时物流分拣」直播中，以双机械臂+夹爪方案，成本降70%，分拣效率提超45%，准确率达98%。其依托WALL - B模型，展现出强大泛化能力，探索出具身智能新路径。
CVPR 2026 Oral｜横扫室内3D场景，港科大（广州）打造单目开放词汇占据预测新SOTA
具身感知核心难题待解，传统占据预测方法有局限。港科大（广州）陈昶昊教授团队提出 LegoOcc，首次实现单目开放词汇三维占据预测，在多方面展现优势，未来或让家用机器人精准定位目标。
告别VAE压缩损耗，南京大学用DiP让扩散模型回归像素空间，实现10倍加速与SOTA级画质
南京大学、腾讯优图实验室和新加坡国立大学发布DiP框架，即将开源。该框架不依赖VAE，仅增0.3%参数量，推理提效10倍，在ImageNet获1.79的FID分数，解决扩散模型在像素空间难兼顾质效的问题。
刷新SOTA高出19.05分！英伟达开源OmniVinci全模态理解模型，只用1/6的数据，实现全方位超越
英伟达研究团队发布OmniVinci研究，该全模态理解大语言模型用六分之一训练数据，在全模态理解基准测试成绩超现有顶尖模型19.05分。它靠创新架构和数据策略实现效率与性能双突破。
三大核心创新公开，快手开源多模态Keye-VL 1.5拿下视频理解SOTA，8B力压GPT-4o！
快手开源多模态Keye-VL 1.5，为8B视频理解大模型，公开3大核心创新技术。靠Slow - Fast视频编码等，在20 + 基准屠榜。它能精确视频定位，实验显示通用、视频理解和数学推理表现佳。
三大核心创新公开，快手开源多模态Keye-VL 1.5拿下视频理解SOTA，8B力压GPT-4o！
快手开源多模态Keye-VL 1.5，为8B视频理解最强模型，公开3大核心创新技术。它靠Slow-Fast视频编码等，在20+基准屠榜。在多类基准测试和内部测评中表现优异，将业务经验沉淀到开源社区。
AI修Bug新SOTA：SWE-Bench Lite60.33%修复率，像人一样能积累经验，中科院软件所出品
ExpeRepair是中科院软件所团队推出的仓库级缺陷修复系统，模拟人类认知的情景和语义两种记忆模式，能积累经验。在SWE - Bench Lite评测中，其Claude - 4+o4 - mini组合修复率达60.3%居首。