「生成式深度学习」共找到 3946 篇相关文章
万字实录:VLA 范式,具身智能的曙光与迷雾丨GAIR Live
2025年5月9日,雷峰网等举办“具身智能之VLA的实践与突破”线上圆桌沙龙。多位专家探讨VLA定义、起源、技术路线等,指出其面临推理、数据等瓶颈,还讨论了与强化学习结合、数据选择、提升泛化性、长程任务及落地场景等问题。
12月首炸!可灵 O1 正式发布,全球首个统一多模态视频大模型,强得可怕!
12月快手旗下可灵发布全球首个统一多模态视频大模型Kling O1,标志AI视频进入“全流程语义控制时代”。它将多种视频创作能力统一,有全能引擎等五大亮点,性能对比优势明显,让AI视频生成更可控。
00后8亿美金「掀桌」!硅谷AI将书写影视新传奇,终结制片旧时代
00后华人女CEO Cecilia Shen带队转型Cybever为全球首家AI原生影视工作室Utopai Studios,首年获1.1亿美元收入。其技术从3D虚拟环境生成发展到完整视频制作,还推出两部大作,或改变影视行业格局。
差点被Ilya摁掉,胎死腹中!ChatGPT爆红内幕首次公开
本文深度揭秘ChatGPT爆红内幕,从产品发布、命名内幕到团队文化等方面展开。还提及OpenAI内部对发布的争议,以及ChatGPT发布方式的转变,同时指出依赖用户反馈改进模型存在的问题和OpenAI看重的人才特质。
揭秘 | 桥梁缺陷检测新突破:模型压缩42%,精度几乎不掉
全国公路桥梁超百万座,传统人工巡检效率低且有安全风险,现有深度学习检测模型体积大、计算量高。研究团队提出LBSD - YOLO网络,通过创新实现轻量化,实验显示模型瘦身但性能不减,有重要应用价值。
GCEA-YOLO:给油田装上"防火眼",把抽烟行为检测精度拉高 20.8%
油田抽烟事故损失大,传统检测方法有局限,深度学习模型也面临难题。作者基于YOLOv11n构建GCEA - YOLO网络,含ADown、CSP - EDLAN、GFPN、EfficientHead四个模块,检测精度显著提升,还验证了泛化与稳定性,并给出复现代码。
顶尖模型离“科学家”还差得远?AI4S亟待迈向2.0时代
《Nature》研究指出,过度依赖现有深度学习模型或阻碍创新。上海 AI 实验室周伯文提出,应推动科学智能从 AI4S 迈向 AGI4S,还介绍“智者”SAGE 架构、“书生”模型及平台等探索成果,并邀同行共拓蓝图。
56倍加速生成式策略:西交大提出EfficientFlow,迈向高效具身智能
生成式模型在机器人和具身智能领域面临训练依赖大量数据、推理慢的问题。西安交通大学团队提出EfficientFlow,融合等变建模与高效流匹配,提升数据效率,压缩推理迭代步数,在多基准实现SOTA,推理提效显著。
Scaling 时代落幕:Ilya 眼中下一代 AI 的关键,不在模型,在人类
深度学习亲历者 Ilya Sutskever 认为单靠扩大模型规模推进 AI 的时代已结束,未来关键在于解决 AI 泛化难题。他指出当前模型评测与现实能力脱节,人类泛化能力强或源于进化,还探讨了价值函数等内容。
Hinton上海演讲:大模型跟人类智能很像,警惕养虎为患
深度学习之父Hinton在上海演讲《数字智能是否会取代生物智能》,指出人类可能是大语言模型,也会有幻觉,但大语言模型优于人类大脑,知识传递高效。他呼吁建立国际社群,培养不夺权的好AI。