「能量驱动Transformer」共找到 844 篇相关文章
AI 如何讲好一个多人故事？首个支持多角色互动的3D场景叙事系统
首尔国立大学提出全新框架，能生成虚拟动态场景并支持多角色上下文动作生成。引入LLM拆解复杂任务，系统用事件驱动方式规划动作，还构建基准评估相关能力，有良好扩展性和实用性。
多智能体编排太繁琐？MASFactory用Vibe Graphing直接「话」出来了
多智能体系统编排当前较为繁琐，北京邮电大学开源 MASFactory 框架，提出以图为中心架构和 Vibe Graphing 开发范式，将开发推向自然语言驱动时代，系统评估显示其效果良好。
AI 模特时代到来：字节x清华推出商用级视频换装模型DreamVVT，保真度显著领先SOTA
字节跳动智能创作团队联合清华推出视频换装模型DreamVVT，基于Diffusion Transformer构建，用两阶段设计解决复杂场景痛点，支持多种输入，在保真度和时序稳定性上领先SOTA。
大模型训练的不稳定性有望彻底解决，MIT新研究用谱正则化替代层归一化
MIT团队创造Lipschitz Transformer，用谱正则化替代层归一化，认为或解决训练不稳定根本原因。他们对比多种方法权衡，发现Muon + 奇异值裁剪推动权衡边界，且工作完全开源。
Pinterest 部署生产级模型上下文协议生态系统，赋能 AI 智能体工作流
Pinterest 工程团队搭建内部模型上下文协议（MCP）生态系统，驱动 AI 智能体，实现工程任务自动化。架构上线生产级服务器等，替换零散对接方式，让语言模型调用工具、访问数据，还能执行多种任务。
姚顺雨提到的「AI下半场」，产品评估仍被误解
OpenAI研究员姚顺雨提出「AI下半场」重点转向定义问题，评估重要性超训练。亚马逊Eugene Yan发文补充，指出产品评估常被误解，应运用科学方法，践行评估驱动开发，自动化工具也需人工监督。
Agent = Model + Harness，一个可能成为2026年出圈的新概念
文章提出新概念Harnesses Engineering，认为Agent = Model + Harness，阐述了Harness的作用、核心组件，还提及模型训练与Harness设计的耦合及Harness工程未来，指出需‘Harness思维’让AI驱动工业革命。
扒一扒百度李厂长在《时代》周刊专访里到底说了啥
2025年《时代》周刊年度AI特刊再访李彦宏，探讨AI未来价值诞生位置。李彦宏认为AI进入大众生活临界点逼近，真正机会在应用层，百度“应用驱动”理念具前瞻性，产品矩阵出海成果显著。
98%准确率！这个双分支AI模型，精准识别木薯叶病害（附代码）
2026年3月论文DenseSwinV2提出双分支AI模型，结合CNN与Transformer，加通道注意力模块突出病害特征。该模型分类木薯叶病害准确率达98.02%，还给出简化版代码，有落地价值。
极海芯赋能光伏清洁机器人，边缘AI助力光伏行业降本增效！
全球能源转型使光伏发电装机量攀升，但面板污染物影响发电效率。传统清洁方式有弊端，光伏清洁机器人应运而生且市场增长快。极海提供‘控制+电机+驱动’芯片组合方案，赋能机器人降本增效。