「多模态生成对抗网络」共找到 2979 篇相关文章
万字长文|迈向电商大模型时代,从虚拟试穿聊到电商AIGC
本文是京东李岩博士在AICon2025的演讲整理。他从虚拟试穿切入,拆解其技术逻辑、行业实践与未来趋势,还介绍京东电商AIGC布局,如商品抠图、素材生成等能力,分享业务成果及对电商AIGC未来的看法。
如何让LLM的输出更有创造性和随机性?
文章指出让大模型生成随机创造性内容困难,介绍了调整温度和top_k参数等提升LLM创造性和随机性的方法,还提到min_p参数影响及外部引入随机性思路,不过LLM本质有局限,多智能体或可缓解。
字节推出X-Streamer,实时口型同步与长程记忆数字人框架
字节推出端到端多模态人类世界建模框架X - Streamer,能从单张人像构建可无限流式生成的数字人,实现音素级口型同步和长程记忆。其核心是“思考者–行动者”双Transformer架构,在两张A100 GPU上可实时运行。
当智能醒于物理世界,英伟达副总裁: 下一个十年属于物理AI!|新智元十周年峰会
在新智元十年峰会上,NVIDIA副总裁赖俊杰揭示公司下一个十年战略核心——物理AI,它是继生成式AI和智能体AI后的下一波浪潮。物理AI与现实物理世界交互,但面临诸多挑战,英伟达为此开源Cosmos世界基础模型。
不吹不黑,GPT-5代码能力究竟怎么样?跟 Gemini 和 Claude 的对比测试给你答案
作者测试了 GPT-5 的代码能力,并与 Gemini 和 Claude 对比。在不同代码任务中,各模型表现不同。如在生成网页任务里,GPT-5 部分结果不错,但受 32K 上下文限制,长文本处理不如 Gemini,硬实力也不如 Claude。
刚刚,「吉卜力狂欢」GPT-4o功臣被挖走!华南理工女学霸曾与奥特曼同台
GPT-4o引爆全球「吉卜力风格」风潮后,其核心成员华南理工学霸Lu Liu与伯克利博士Allan Jabri跳槽Meta。此前他们在OpenAI主导多模态AI研究,与奥特曼同台展示关键功能,此次挖角凸显OpenAI人才流失危机。
CVPR 2025 Award Candidate | 英伟达等Difix3D+:用单步扩散模型修复 3D 重建伪影
3D重建领域中,NeRF和3DGS在新视角生成时易出现伪影,影响应用。英伟达团队提出Difix3D+,将预训练2D扩散模型用于3D渲染,单步去伪影,效率高、有泛化力,实验效果领先。
沉迷贪吃蛇,7B小模型竟变身「数学天才」!几何推理碾压GPT-4o
NVIDIA等团队提出视觉游戏学习ViGaL范式,让7B多模态模型玩贪吃蛇等游戏,使其在数学、几何等任务击败GPT - 4o。游戏培养通用认知与推理能力,不同游戏提升不同推理能力,多游戏训练效果更佳。
MiniMax开源首个视觉RL统一框架,闫俊杰领衔!推理感知两手抓,性能横扫MEGA-Bench
MiniMax开源首个视觉RL统一框架V-Triune,由闫俊杰领衔。该框架通过三层组件设计和动态IoU奖励机制,让VLM能联合学习推理和感知任务。还开发Orsta模型系列,在MEGA - Bench表现出色,且MiniMax多模态布局动作多。
Agent可以自己进化了?!
论文《Automated Design of Agentic Systems》提出让Agent扮演设计师,“元代理”能自动生成新代理设计方案。用编程语言作设计空间,实现“设计自由”。实战中,AI设计的Agent全领域超越人类,还具备知识迁移能力,未来或有自主进化的AI生态。