「豆包·播客模型」共找到 8175 篇相关文章
斯坦福与Adobe新研究，模仿蒸馏技术轻松让200亿参数图像生成高质量大模型
斯坦福大学和Adobe研究院联手，用pi - Flow技术让200亿参数文本到图像大模型4步内生成高质量、高多样性图片。此前少步生成有质量和多样性问题，他们推出GMFlow和pi - Flow解决难题，LakonLab是其背后工程支撑。
郎园Station Events | 官宣定档！第九届初心榜青年视听展10月17日-18日首创·郎园Station见！
第九届初心榜青年视听展定于2026年10月17 - 18日在首创·郎园Station举办。此次展会全面升级，打造“1+1+1+N”矩阵，全产业链力量将共探AI时代视听行业新机遇。报名通道已开启。
视频理解新标杆，快手多模态推理模型开源：128k上下文+0.1秒级视频定位+跨模态推理
快手开源能看懂视频并跨模态推理的大模型Keye-VL 1.5，其有时序定位、描述和推理能力，跑分领先。采用三段式架构和Slow-Fast编码策略，经四阶段预训练和多阶段后处理，团队成果多，推动多模态技术落地。
阿里开源长文本深度思考模型！渐进式强化学习破解长文本训练难题，登HuggingFace热榜
阿里开源长文本深度思考模型QwenLong - L1，登上HuggingFace热门论文第二。它解决了长文本强化学习训练难题，通过渐进式上下文扩展训练，在多基准测试中表现出色，还探讨了SFT和RL作用。
王田苗三问具身大牛：大模型还在「拨号上网」，机器人靠什么拿下真实订单？| WRC 2026
在2026世界机器人大会的圆桌论坛上，王田苗向具身智能头部企业CXO抛出尖锐问题。嘉宾围绕量产卡点、大模型应对物理世界不确定性及产业终局生态展开讨论，并就商业化落地节奏达成共识。
微信、清华连续自回归模型CALM，新范式实现从「离散词元」到「连续向量」转变
腾讯微信 AI 联合清华提出连续自回归语言模型 CALM，它将语言建模为连续向量而非离散词元，显著改善性能与计算成本权衡，解决了 LLM 效率瓶颈，虽面临技术挑战但实验效果佳，还指明未来研究方向。
延伸阅读｜约书亚·本吉奥：为什么必须重视AI安全——系统性回应各种反对论点
本文是图灵奖得主约书亚·本吉奥谈论AI安全的文章，系统性回应了各类“无需担忧AI安全”的反对论点，从技术控制与社会治理层面探讨AGI、超级人工智能的风险应对，强调不能因不确定性推迟行动。
两张图就能重构3D空间？清华&NTU利用生成模型解锁空间智能新范式
ICCV 2025中稿的LangScene-X以全新生成式框架，仅用稀疏视图就能构建可泛化的3D语言嵌入场景。它攻克传统方法痛点，将多模态信息统一在单一模型，为空间智能领域打开新大门。
AI 画图不是玩具，而是可以变成效率工具 ｜ 豆包 P 图Seedream 4.0 效率场景挖掘
作者测试豆包P图Seedream 4.0，发现它有对指令深度意图理解等能力且中文支持好。还分享用其提升效率的场景，如制作封面图、翻译图片文字等，也给出发掘AI应用场景思路和写画图提示词方法。
GPT5.5代号“蒜你狠”曝光！OpenAI拉响红色警报加班赶制新模型，最快下周就发
面对谷歌攻势，OpenAI奥特曼拉响“红色警报”，集中资源让ChatGPT赶上Gemini 3 Pro。两款新模型曝光，一款下周发布，代号Garlic的明年初或发。ChatGPT流量降，OpenAI财务压力大，Garlic能否助其破局受关注。