「生成式 UI」共找到 2658 篇相关文章
用超图撕开知识边界：16万节点无师自通搞Agentic科研
传统知识图谱只能用三元组描述世界，难以应对真实科学场景里的多体交互。作者提出将文献里n元关系存成超图超边，让LLM在多智能体框架里‘沿着超边走路’，并构建了超图进行实验，实现可验证的科学发现。
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。
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。