「知识扩散」共找到 729 篇相关文章
惊艳！GitHub 开发者一键接入！4.2k star 项目 Champ，用一张照片秒变动画
Champ项目致力于从一张静态人物图生成人体动画，将3D参数化人体模型引入扩散模型。它解决了传统动画效果不真实等痛点，有诸多核心功能，技术优势明显，在多领域有高应用价值。
全能高手&科学明星，上海AI实验室开源发布『书生』科学多模态大模型Intern-S1 | WAIC 2025
7月26日，上海AI实验室在WAIC 2025上发布并开源科学多模态大模型Intern-S1。它融合多学科知识，首创跨模态科学解析引擎，在多学科任务上超越顶尖闭源模型，还支撑构建了多智能体系统。
GPT-5系列咋都爱说「哥布林」？原因找到了
OpenAI发布博客解释模型迷上「哥布林」的原因。原来是训练“Nerdy”人格时，奖励信号偏爱怪物词汇，强化学习将风格固化并扩散到普通对话。此前DeepSeek V3.1也出现过「极」字Bug。
前OpenAI科学家&GPT之父：预训练精准数据过滤，极低成本削弱大模型危险能力数千倍
Claude价值观塑造者Neil Rathi和GPT之父Alec Radford发论文，提出预训练时精准“删掉”危险知识碎片，以极低计算成本将大模型特定危险能力削弱数千倍，且不损通用智能。
多模态推理新范式：上海AI Lab新作证明“画”出答案比“说”出答案更靠谱
上海人工智能实验室等联合提出DiffThinker模型，利用扩散模型构建全新视觉推理范式。它在视觉中心任务上表现优异，准确率碾压GPT - 5等模型，还能与MLLM协同推理实现1 + 1 > 2的效果。
今年看到最系统的AI Agents时代Memory综述~
分享由NUS、人大等联合出品的《Memory in the Age of AI Agents: A Survey》。用三维框架讲透200+篇论文，提出新三大记忆形态，展望7大前沿，还涵盖记忆各方面知识及资源。
BLIP3-o统一图像生成与理解，多模态融合趋势显现
BLIP3 - o致力于统一图像理解和生成、提升生成质量和效率。它融合自回归与扩散模型，采用CLIP + Flow Matching架构等技术亮点。经训练，在图像理解和生成任务表现出色，指令微调效果显著。
ViT一作盛赞：这个中国开源“PS模型”强过Nano Banana
ViT核心作者Lucas Beyer连发三条帖子怒赞通义千问发布的开源模型Qwen—Image—Layered，认为这是图像生成的正确打开方式。该模型可实现PS级拆图自由，支持精细化修改图片元素，核心技术是端到端的扩散模型。
一篇持续强化学习技术最新综述
文章对持续强化学习（CRL）进行全面考察，关注其核心概念、挑战和方法，提出新的分类体系，从知识存储和/或转移角度将CRL方法分为四类，并分别介绍各类方法特点。
AI赛博活佛Andrej Karpathy最新访谈：我学到了他最核心的思维方式
10月17日的Dwarkesh播客访谈里，AI科学家Andrej Karpathy分享思维方式、对AI发展的思考及做AI教育的思路。他用“一阶项”思维抓核心，教学先让学生经历问题，还提出知识可能拖累模型等观点。