搜索：事实和信念 - AI Reading Hub

「事实和信念」共找到 6979 篇相关文章

在 Cache-DiT 框架下实现原生 Serving功能

Cache-DiT 是唯品会开源的 PyTorch 原生 DiT 推理加速引擎，此前聚焦离线推理。现实现完整 Serving 功能，支持单卡与分布式推理模式。文章介绍其实现过程、借鉴 SGLang 的设计，还总结踩坑及使用方法。

北京智源研究院团队发布 EditScore 高保真奖励模型系列，为图像编辑强化学习提供精确奖励信号。团队提出两步解决方案，开发出 EditScore 系列模型，其在多方面表现优异，还验证了两大应用场景，有深刻研究洞见。

腾讯开源智能体构建框架 Youtu-Agent，灵活高性能，验证性能出色，开源友好成本低。有自动智能体生成等亮点，适用于不同用户群体，涵盖研究、开发等场景，还介绍核心概念，附项目地址。

今年 AI 进入‘业绩兑现期’，市场看重真实效益和收入。文章围绕技术、资本开支和宏观趋势筛选 30+ 公司，覆盖多领域，分析各公司优势与投资价值，为投资者提供参考。

清华大学联合腾讯提出Scene Splatter，基于视频扩散模型，从动量视角引导其生成满足三维一致性的视频片段，提升三维场景生成效果，解决了传统方法在单张图片重建三维场景的难题。

OpenAI发文称暂停最新模型强化学习训练两周，加固研究环境、进行红队测试等。部分低风险训练已恢复，最大规模前沿模型训练仍暂停。此举源于Hugging Face安全事故及Astra模型潜在风险。

吴恩达团队综合整理AI工程技能地图，助开发者确定学习方向和雇主招聘。四项重要技能为构建和部署AI应用、软件工程基础、使用编程智能体、塑造构建，背后需持续学习心态。

7月4日，德适科技发布iMedLoop，它是医疗影像数据合规协同平台，打通医疗AI全链路。其基于iMedImage、iMedStudio和iMedMaaS搭建，让医疗AI转向“轻量化、高效率”，已积累大量数据和模型。

北京大学团队提出 RealAppliance 数据集与 RealAppliance - Bench 评测基准。前者收录 100 个精细家电资产，与真实产品系统多层面对齐；后者围绕五项任务评估模型家电操作规划能力，实验显示主流模型仍面临挑战。

滑铁卢大学与快手可灵团队提出 UniVideo，是支持视频理解、生成与编辑的多模态模型。它采用双流架构，结合 MLLM 与 MM - DiT 能力，统一 10 个多模态任务，在多项基准超现有方法，代码已开源。