「单步扩散模型」共找到 7957 篇相关文章
并行扩散架构突破极限,实现5分钟AI视频生成,「叫板」OpenAI与谷歌?
近日,CraftStory 推出 Model 2.0 视频生成系统,凭借并行扩散架构破解视频时长难题,可生成长达五分钟视频。其由 OpenCV 创建者 Victor Erukhimov 创立,此次突破或为企业带来商业价值,还计划开发新模型。
人大高瓴-华为诺亚:大语言模型智能体记忆机制的系列研究
中国人民大学高瓴人工智能学院与华为诺亚方舟实验室聚焦大语言模型智能体记忆能力,形成含综述论文、数据集和工具包的研究体系。探讨记忆概念、重要性、实现与评测方法,还构建评测榜单、实现工具包。
社区供稿 | Jina Embeddings V4: 为搜索而生,多模态多语言向量模型
Jina AI发布多模态向量模型jina-embeddings-v4,参数38亿,能同步处理文本与图像。内置LoRA适配器强化检索等任务表现,在多基准测试中展现顶尖性能,支持单/多向量表示。介绍了架构、上手指南等。
2025 年中丨大模型市场分析报告
这是《2025年中丨大模型市场分析报告》。指出基础大模型塑造计算未来,企业重心转向推理。Anthropic超OpenAI成市场头号玩家,开源模型采用趋缓,企业换模型重性能,AI支出从训练转向推理。
告别单一大模型依赖!北航等机构发布综述:大语言模型集成(LLM Ensemble)
北航等机构发布的论文系统性回顾了LLM Ensemble领域进展,介绍分类法、相关问题、方法、基准、应用和未来方向。LLM Ensemble指推理阶段综合利用多模型优势,现有推理前、中、后三大集成范式。
同时监督和强化的单阶段大模型微调,告别“先背书再刷题”,推理泛化双提升|中科院&美团等
中国科学院自动化研究所联合美团提出单阶段监督 - 强化微调方法 SRFT,结合监督微调与强化微调,解决传统两阶段方法的不足,在多任务中提升推理和泛化能力。
头号玩家照进现实!NTU发布世界模型交互新范式,攻克主动操作难题
南洋理工大学MMLab团队推出Hand2World,让AI世界模型能真正互动。它摒弃旧有遮挡误导,用3D手部结构与射线编码解耦手与头运动,实现闭环持续交互,基于单目视频全自动标注,为AR、机器人交互铺路。
LLM内部竟藏着众多策略模型?自所&腾讯团队首次揭示大模型RL新机制
中国科学院自动化研究所与腾讯AI Lab团队,从可解释性分析出发,发现LLM内部含多个可采样内部策略,揭示不同模型推理熵模式,提出BuPO算法,在复杂推理任务上表现优于传统算法。
颜水成领衔,给AI分段位!超100款多模态模型,无人达到L5
十所顶尖高校联合发布General - Level评估框架和General - Bench基准数据集,用五级分类制明确多模态通才模型能力标准。评估超100款模型,发现多数在L2 - L3,无L5模型,揭示当前模型不足。
41个榜单SOTA!智谱最新开源GLM-4.5V实测:看图猜地址、视频秒变代码
智谱基于GLM - 4.5打造的开源多模态视觉推理模型GLM - 4.5V,在42个公开榜单中41项夺得SOTA。其功能丰富,玩法升级,还为企业与开发者提供高性价比方案,是100B参数级SOTA标杆。