「多模态视频生成」共找到 3311 篇相关文章
下一站AI创业主线:别卷模型了,把这件事干成才重要
在AGI Playground 2025上,极客公园张鹏与三位投资人探讨Agent时代投资。他们认为AI创业进入「拼交付」时代,多模态短期影响被高估、长期潜力被低估,通用Agent是巨头之争,垂直Agent是创业机会,还会催生新基础设施,付费模式向按结果付费演变。
Luma Uni-1.1 API开放,图像模型榜单第三,文字渲染直逼GPT image 2
今年图像生成模型迭代快,海外AI初创公司Luma将统一图像模型Uni - 1升级到1.1版并开放API。它在榜单排名前三,价格与延迟低,有诸多品牌客户接入。展示了多场景应用效果,技术路线独特,定价有优势。
AI 已能写 80% 代码,但 Agent 也有致命短板!OpenAI Codex 技术总监:问错了,比不会写更麻烦
OpenAI Codex 技术负责人 Michael Bolin 在访谈中回顾职业轨迹,分享从工程师到工具创造者的成长经历。他认为 AI 编程时代 80%-90% 代码可由模型生成,但关键部分需人类把控,提出正确问题能力更重要,编程智能体执行将更多迁移到云端。
0.3B参数,600MB内存!腾讯混元实现产业级2Bit量化,端侧模型小如手机App
腾讯混元团队推出面向消费级硬件的“极小”模型HY-1.8B-2Bit,参数量仅0.3B,内存占用600MB。它基于产业级2Bit端侧量化方案,生成速度提升,还通过多种方法提升能力,未来将探索新技术缩小与全精度模型差距。
非Transformer架构的新突破,液态神经网络的推理小模型只用900M内存
谷歌提出的Transformer架构基本垄断大模型,而初创公司Liquid AI研发的液态神经网络架构另辟蹊径。其发布并开源的LFM2.5 - 1.2B - Thinking模型,仅需900MB内存就能在端侧运行,性能优于Transformer架构模型,还降低了死循环生成比例。
大模型手语翻译新进展:CAPO-SLT拿下中文三项最高分 | EMNLP'26
vivo AI Lab团队针对自动手语翻译生成中,无视觉证据支撑的错误累积导致语义偏移的痛点,提出置信度感知策略优化方法CAPO-SLT,仅调整强化学习更新规则,不修改主干网络,在中文手语翻译测试中拿下三项指标最高分,成果将发表于EMNLP'26。
前百川联创下场、字节腾讯入局,到底谁在看好 AI 播客?
近期前百川智能联创焦可的‘来福’、前妙鸭相机产品负责人张月光的 ChatPods 等 AI 播客产品上线。‘来福’播客全由 AI 生成,国内多款同类产品也相继登场。虽产品效果能达及格线,但在多数播客场景难替代现有内容。
NUS Show Lab 寿政教授:打通自回归与离散扩散,打造下一代具身大模型底座|ECCV 2026
本文整理自新加坡国立大学Show Lab负责人寿政教授在ECCV 2026的分享,团队研发融合自回归与离散扩散的Show-o/Show-2统一架构,解决多模态理解与生成融合痛点,延伸至具身智能领域,突破数据稀缺、推理延迟等核心瓶颈。
阿里首个世界模型:快乐…生蚝
刚成立一个月的阿里ATH事业群发布全球首个主动式实时交互世界模型HappyOyster(快乐生蚝),它搭载原生多模态架构,有漫游、导演、创造、分享等玩法,目前需邀请码体验。其技术突破让它区别于传统文生视频模型。
通过零开销逐层权重卸载技术将SGLang Diffusion wan2.2的推理速度加速60%
文章介绍在优化SGLang对Wan2.2视频生成模型支持时,发现双Transformer架构下第1步和第19步推理慢的问题。通过零开销逐层权重卸载技术,将整体推理速度提升60%,还突破显存墙,且该优化可扩展到其他模型。