「生成式媒体」共找到 2663 篇相关文章
西湖大学提出RDPO强化学习框架,实现扩散模型并行推理加速
扩散模型“顺序去噪”特性成速度提升瓶颈。西湖大学AGI Lab提出RDPO框架,不必改动模型本身,优化其“采样导航系统”,在多基准测试中取得领先图像生成效果,解决加速问题并提供RLHF对齐新范式。
利用Loop语言模型扩展隐式推理 | 直播预约
当前大语言模型依赖显式文本生成推理,未充分利用预训练数据。将介绍最新工作Ouro,Loop语言模型家族,核心创新多,虽参数少却性能优,还会讨论其推理轨迹及模型Scaling新可能。
深度拆解:如何在 LangChain DeepAgents 中复现 Claude 的 Skills 机制 ?
本文探讨在LangChain的DeepAgents框架复现Claude的Skills机制。先回顾Skills,它是Anthropic提出的Agent能力注入方式,有渐进式加载特点。接着介绍让通用框架支持Skills的环节,最后测试验证其效果和收益。
从CLI原理出发,如何做好AI Coding
文章从CLI原理出发探讨AI Coding,介绍CLI产品美学、技术原理,比较Single Agent与Multi Agent,还给出用好CLI写代码的建议,如正确认识AI、学习Prompt工程等,最后提及利用通义万相AIGC实现图像生成。
别人在测 Demo,我已经用MiniMax M2.1跑通了整个产品开发流程
作者黄叔用自研产品「降噪」测试 MiniMax M2.1,从 Skills 优化、页面样式、沉浸式交互、智能搜索四个维度检验实战能力。结果显示 M2.1 优势明显,虽有不足,但已能满足多数日常开发任务。
Nano Banana Pro最全解析,设计师和开发者都用得上,附官方提示指南
Nano Banana Pro基于Gemini 3 Pro构建,将逻辑推理能力注入像素生成,解决画面准确性、逻辑性问题。它在多方面实现飞跃,应用广泛,谷歌还给出提示词使用技巧,但在部分处理上仍有提升空间。
RAE+VAE? 预训练表征助力扩散模型Tokenizer,加速像素压缩到语义提取
近期,RAE 提出以「 冻结的预训练视觉表征」作潜空间提升扩散模型性能。同期西安交大与微软亚研院提出 VFM - VAE,结合 RAE 与 VAE,能加速模型收敛、提升生成质量,展示扩散模型 Tokenizer 演化方向。
Nano Banana 2突然现身!能画公式解数学题,监控画面都能伪造
Nano Banana 2代以预览版现身第三方网站,后被移除。其能力远超1代,能处理复杂提示,可生成复杂UI、解数学题甚至伪造监控画面。谷歌正将Nano Banana整合进核心产品生态。
20岁辍学生用AI帮人记笔记,半年做到500万用户,年入百万美元
Turbo AI是一款主打课堂场景的AI笔记应用,由两位20岁大学辍学生创立。过去半年用户从100万飙到500万且盈利,仅融资75万美元。它功能丰富,但也有被指是GPT套壳、价格贵等问题。
AI首胜人类博士,顶会论文秒变代码!港大90后开源刷爆8k星
香港大学黄超团队开源的DeepCode,能分析论文、生成可运行代码。在四大基准测试中全面领先,首超人类专家,还优于现有AI Coding。它有三大核心能力,采用三阶段框架实现代码自动转换。