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NextStep-1:一次在图像生成上自回归范式的探索
阶跃星辰团队探索自回归图像生成新路径,推出 NextStep-1。它直接在连续视觉空间自回归生成,架构简洁,实现端到端训练。模型有高保真生成和编辑能力,Benchmark 表现佳,但也面临稳定性等挑战。
视觉生成的另一条路:Infinity 自回归架构的原理与实践
本文整理自字节跳动韩剑在AICon 2025北京站的分享,以Infinity为例介绍自回归视觉生成原理,对比其与扩散模型,展示Infinity升级方案成果,它在高分辨率文本到图像任务能与扩散模型竞争。
扩散模型+自进化:这篇论文让Deep Researcher错误率直降70%
论文提出测试时扩散深度研究代理(TTD-DR),将报告生成建模为扩散过程,有组件自进化机制和动态闭环设计。实验显示其在多领域研究任务超现有方案,为AI研究助手落地提供新范式。
AI会做题,却未必能自进化:字节Seed等提出三项新基准
字节跳动Seed联合多家机构,针对当前递归式自我改进AI依赖外部给定目标反馈的缺陷,提出三项新基准,从三个核心维度研究Agent自进化能力,揭示了当前AI自进化的核心瓶颈。
舍弃自回归,离散扩散语言模型如何演化?NUS综述解构技术图谱与应用前沿
本文介绍新加坡国立大学xML团队的论文,梳理离散扩散方向研究图谱,对比自回归局限与离散扩散优势,阐述数理基础、模型生态、训练与推理技术,还提及应用及未来方向,显示其对自回归范式的替代潜力。
当AI开始重写自己:EverMind的自进化智能体框架Raven,正在定义数字生命的下一个形态
机器之心发布文章,介绍 EverMind 基于自研记忆系统 EverOS 发布自进化 Agent 框架 Raven。阐述其研发背景,指出传统 AI 无状态问题。还讲了 EverOS 特点、数字生命演进四阶段,以及 Raven 技术逻辑、对用户和开发者的价值等。
首篇自进化智能体系统技术报告出炉:Token成本直降近10倍,省钱又高效!
全球首个基于‘上下文信息密度最大化’的自进化智能体系统GA发布技术报告。它在多基准测试表现惊艳,能省近10倍Token,还能自我进化。报告深度解读设计理念,剖析自进化能力与智能体设计思路。
解码提速15.1倍、多任务性能不降:复旦&引望WAM-Diff2打通自动驾驶VLA自回归—扩散转换
视觉-语言-动作(VLA)模型是端到端自动驾驶主流技术,但自回归解码架构有瓶颈。复旦大学与引望智能联合提出WAM-Diff2,实现自回归VLA向离散扩散模型迁移,解码加速15.1倍,多任务性能不降。
联合理解生成的关键拼图?腾讯发布X-Omini:强化学习让离散自回归生成方法重焕生机,轻松渲染长文本图像
图像生成领域,自回归与扩散模型技术路线之争不断。腾讯混元团队发布X-Omni模型,通过强化学习提升自回归图像生成质量,能渲染长文本图像。该模型已开源,还构建奖励系统评估生成质量。
中美科技博弈下的生存法则
中美科技博弈围绕原创型创新、应用型创新、技术自主与安全、全球影响力构建四大维度展开。中国在部分领域实现局部反超,应用创新优势明显,但在科学前沿仍需追赶。文章还探讨了半导体、能源资源等方面的挑战与策略。