「Masked Diffusion Transformer」共找到 275 篇相关文章
算法论文8
ACL 2026 | Spatial-Agent:地图Agent全新概念转换范式
论文 'Spatial-Agent' 提出地理空间问答应建模为 'concept transformation',引入 GeoFlow Graph 中间表示。它从自然语言问题构建图结构,再映射到工具调用。实验显示其对地图任务有帮助,还指出构建地图类 agent 需稳定数据源等。
PaperAgent
算法论文8
Dense、MoE之外第三条Scaling路径:交大提出JTok模块,省1/3算力
上海交通大学与小红书Hi Lab联合团队提出JTok/JTok - M模块,作为插件挂载在Transformer层,几乎不增算力和显存开销却显著提升性能。该模块构建新scaling路径,在多任务测试中全面提分,为大模型发展提供新方向。
机器之心
算法论文8
用2D数据解锁3D世界:首个面向运动学部件分解的多视角视频扩散框架
张昊等提出 Stable Part Diffusion 4D (SP4D) 框架,由 Stability AI 与 UIUC 联合完成。它能从单目视频生成多视角 RGB 与运动学部件序列,解决运动学部件分解及自动 rigging 问题,实验效果显著,被 Neurips 2025 接受为 Spotlight。
机器之心
算法论文8
AAAI 2026 Oral:明略科技开创稀疏数据「信息瓶颈动态压缩」,精度+速度双SOTA
在机器人和具身智能领域,transformer模型又大又‘重’,边缘设备难以承受。东南大学、中南大学、明略科技联合提出的CompTrack论文,创新性解决AI模型处理稀疏数据的‘双重冗余’,在3D点云跟踪任务上实现精度和速度双优。
机器之心
推荐文章8
10万引普林斯顿刘壮最新访谈:架构没那么重要,数据才是王道
普林斯顿大学助理教授刘壮在访谈中指出,架构没那么重要,数据、规模和记忆才是决定AI成败的关键。他认为ConvNet和Transformer性能差异源于训练细节;当前数据集远不够多样;大语言模型有语言空间的世界模型,但视觉空间的还缺失;记忆是瓶颈,智能体只是权宜之计;AI目前还替代不了研究生。
量子位