「双层生成架构」共找到 3856 篇相关文章
AI Native 的影像公司们，颠覆赛道的机会来了！
文章指出过去50年影像公司通过推动坐标点向「计算」端移动创造商业变量。如今计算突破天花板，带来理解、增强、生成现实三层价值释放，解锁新场景，AI Native影像公司机会巨大。
大模型开发者必读！拆解世界级AI模型的诞生，Hugging Face把4年模型训练经验写成了一本开源指南
Hugging Face发布《The Smol Training Playbook》，分享约4年构建SOTA模型和数据集的经验。手册涵盖是否训练、训练何种模型、如何训练等内容，强调数据质量重要性，还介绍了模型设计、训练中的实践与教训。
OpenAI Atlas等AI浏览器暴露Web Agent安全风险！南洋理工破解底层机制
OpenAI Atlas等AI浏览器提升网页自动化效率，但使智能爬虫威胁加剧。南洋理工等团队研发的WebCloak，混淆网页结构与语义，打破爬虫技术依赖，为数据安全筑防线，适用于数据敏感场景。
NeurIPS 2025｜VFMTok: Visual Foundation Models驱动的Tokenizer时代来临
传统视觉 Tokenizer 存在缺乏高层语义信息、冗余度高、表征混乱等问题。香港大学 CVMI Lab 和阶跃星辰 AIGC 团队提出 VFMTok，用预训练视觉基础模型构造视觉 Tokenizer，实验显示其性能优异。
2025谷歌博士生奖学金揭晓，清华、科大、南大等校友入选
本周四，谷歌公布2025年度博士奖学金入围名单，获奖者来自35个国家和地区、12个研究领域，共255名博士生。文章介绍了各领域的华人研究者情况，涉及算法、架构、人机交互等多个方向。
Langchain回应OpenAI：为什么我们不做拖拉拽工作流
OpenAI发布可视化工作流构建器AgentKit，LangChain创始人Harrison Chase写文解释为何不做。他指出工作流与智能体不同，可视化工作流构建器有门槛高、难管理等问题，还给出不同复杂度问题的解决方案。
节前重磅：开源旗舰模型新SOTA，智谱GLM-4.6问世
国庆前智谱AI发布新一代旗舰模型GLM-4.6并将开源，它在多方面提升，如编码、上下文长度等，评测性能佳，token消耗降低。经实测，其代码、研究、开发等能力强，成全球开源AI领域重要力量。
LeCun力荐的JEPA杀入LLM，用CV的思路训练LLM，性能鲁棒性双丰收
LeCun团队提出LLM - JEPA，将JEPA自监督学习架构从视觉扩展到LLM。它能提升性能和鲁棒性，在多模型和数据集验证有效，但有训练开销大、泛化性不足等局限。
The Batch: 881 | 一千万 token 的输入上下文
Google的Ali Behrouz等人设计“记忆模块”集成到类transformer架构ATLAS，能处理一千万token输入。它替代注意力层，训练后在长上下文任务中表现佳，但小模型，大规模表现未知。
KV-Cache 实战策略：生产环境中的分页、固定与复用技术解析
在大语言模型推理场景中，KV - Cache 是平衡性能与成本的核心技术，但生产环境中面临诸多问题。本文聚焦其分页、固定与复用三大战术，结合原理、实践与案例，为开发者提供解决方案，还探讨了未来演进方向。