「多尺度生成」共找到 5712 篇相关文章
“参考生”之王回归:Vidu Q3持续进化,剧张力拉满|甲子光年
近期,AI视频公司生数科技的Vidu Q3正式上线参考生视频并全面升级。它能解决视频内容创作痛点,让爆款人设等稳定复现。在榜单上表现出色,经测试在多场景降本增效,提升了视频“剧张力”。
6.1B激活,三榜开源第一!蚂蚁·安诊儿医疗大模型发布
由浙江省卫生健康信息中心等联合研发的开源医疗语言模型AntAngelMed发布。它基于Ling - flash - 2.0,100B总参数仅激活6.1B达约40B密集模型性能,在多个权威医疗基准测评中居前列,采用三阶段训练流程,高效MoE架构。
GPT-5两周内发布,内测猛料流出?GPT-6或已开始训练,奥特曼剧透百万GPU
有爆料称GPT-5将在两周内发布,是多模型组成的系统,含「路由器」,GPT-6已在训练。奥特曼称年底将增超百万GPU,有人看好GPT-5,也有人认为它可能只是路由器。此外,OpenAI有十名员工拒小扎3亿天价offer。
马斯克发布 Grok 4 模型:推理能力较前代提升 10 倍,各学科测试接近满分
xAI 发布 Grok 4 及 Grok 4 Heavy 模型,推理能力较前代提升 10 倍,多测试接近满分。马斯克称其为世界最好 AI。它在多方面表现出色,如长任务能力强、推理效率佳等,但代码能力欠佳,且付费昂贵。后续还将推多款模型。
多模态大语言模型的核心技术架构与训练方法的进化
文章深入剖析多模态大语言模型核心技术架构与训练方法的进化,涵盖建模范式、视觉编码器、语言骨干网络、模态对齐、生成范式及训练方法等方面,介绍其演进路径与代表模型,还提及国内模型创新及开源模型OpenVLA。
AI 基础知识从 0.5 到 0.6—— Transformer 架构为何能统治AI领域?
文章围绕Transformer架构展开,先介绍其诞生背景,对比CNN、RNN等模型,阐述其在多领域的核心地位。接着剖析工作流程、实现原理,包括QKV机制、多头注意力等。最后列举T5、GPT等常见架构模型,并提及通义千问3与MCP协议。
国内首次!8.9毫秒推理速度破纪录,1元打穿百万token
在2025人工智能计算大会上,浪潮信息发布元脑SD200和元脑HC1000两款AI服务器。前者让DeepSeek R1的Token生成速度达8.9毫秒,后者将推理成本降至1元/百万Token,解决了AI智能体速度与成本难题。
Gemini 3.5 Pro绝密泄露,前端赶超Fable 5!
全网被Gemini 3.5 Pro泄露刷屏,传闻7月17日发布。它在前端生成表现出色,一次成型、精准零失误,性能超Fable 5,但在硬核推理等任务上不如Fable 5和GPT - 5.6。谷歌为其重预训练,还准备对标GPT - Image 2的图像模型。
谷歌新研究:大模型“吵架”有利于提升推理质量
谷歌新研究发现高级推理模型自发进化出'思想社会',研究人员用LLM - as - judge方法识别出多个虚拟人格。还找到控制现象的'开关',实验表明教AI'吵架'更有效,其'社交技能'通用,给开发者带来新启示。
中英双语、29项第一、像素级理解:360 FG-CLIP2登顶全球最强图文跨模态模型
360推出FG-CLIP2图文跨模态VLM模型,在八大类任务、29项测试中超越Google与Meta。它能像素级看图,中英文皆强且已开源。其优势源于高质量数据集和先进训练方法,还在多业务落地并开放API。