「端到端生成」共找到 4179 篇相关文章
停止迷信“超级Prompt”：要想AI不犯错，你得专门雇人“怼”它
这篇来自Isotopes AI的论文指出，在生成式AI落地中，迷信‘超级Prompt’不可取。对于高风险场景，单体LLM有局限，论文构建‘AI Office’架构，引入‘对手团队’概念，实验使准确率从60%提升到92.1%，但也有成本和局限。
Gemini 3.5 Pro绝密泄露，前端赶超Fable 5！
全网被Gemini 3.5 Pro泄露刷屏，传闻7月17日发布。它在前端生成表现出色，一次成型、精准零失误，性能超Fable 5，但在硬核推理等任务上不如Fable 5和GPT - 5.6。谷歌为其重预训练，还准备对标GPT - Image 2的图像模型。
又多了一个哄孩子AI神器，一张破涂鸦竟能秒变迪士尼动画
年轻父母有了哄娃新法子，用AI可将涂鸦变动画。博主用Midjourney将妈妈30年前涂鸦做成动画，还给出提示词框架。介绍即梦、可灵、谷歌Veo3等工具，它们能快速生成音视频，各有优劣。还提到Meta的Animated Drawings玩法。
突发，OpenAI首颗「辣椒」芯片压倒英伟达！GPT-6干崩CUDA
OpenAI首颗自研芯片Jalapeño「墨西哥辣椒」实测成绩亮眼，AI推理性能超英伟达全系，功耗仅为一半。它从设计到流片仅用九个月，得益于GPT - Astra协助。有观点认为CUDA护城河或已死，OpenAI正打造算力版图。
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。
商汤分拆了一家AI医疗公司，半年融资10亿，剑指“医疗世界模型”
商汤分拆AI医疗公司，半年融资10亿。其以自研“大医®”为核心构建医疗世界模型，形成闭环。推出智慧医院方案，临床、决策、患者端等多方面落地成果丰富，还布局海外市场，未来想让AI从文本到模拟决策。
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。
刚刚，马斯克开源Grok 2.5：中国公司才是xAI最大对手
马斯克主导xAI正式开源Grok 2.5，Grok 3将半年后开源。Grok可在HuggingFace下载，运行有条件。虽Grok 2曾有不错表现，但网友对其参数权重、开源协议等有诟病。此外，还更新APP视频生成功能，马斯克称中国公司是xAI最大对手。