「生成任务」共找到 3909 篇相关文章
LLM协作告别文本形式:直接“脑对脑”,Cache-to-Cache实现语义瞬时传输
现有多LLM系统依赖文本通信,效率低且易失真。论文提出Cache - to - Cache(C2C)范式,让LLMs通过KV - Cache“脑对脑”交流,实现高效精准语义传输,在多类任务中提升性能与效率。
如何改变AI研究范式?谷歌DeepResearch新方法TTD-DR原理与实现 | 原理篇
谷歌提出新的DeepResearch方法TTD - DR,它模拟人类研究范式,将Agent起草的初稿视为‘含噪声输出’,经多轮检索 - 改进使初稿成高质量终稿,还引入自进化机制,测试显示其在复杂任务上领先。
EMNLP2025 | 解耦视觉与推理,港大探索视觉语言模型"眼智分离"新范式
当前大视觉语言模型处理复杂推理任务时,常过分依赖语言知识,忽视图像关键信息。港大等团队提出ProReason框架,其蒸馏的ProReason - VL和ProReason - Q3模型性能提升显著,为LVLMs发展提供方向。
DeepMind率先提出CoF:视频模型有自己的思维链
DeepMind在Veo 3论文中提出帧链CoF概念,类比语言模型CoT,让视频模型能时空推理。实验显示Veo 3有通用视觉理解能力,能零样本解决视觉任务,未来通用视频模型或取代专用模型。
OpenAI研究大模型对GDP贡献,三大行业已能代替人类,并自曝不敌Claude
OpenAI推出新评估方法GDPval,跟踪模型在现实任务表现。评估显示前沿模型接近专家水平,Claude Opus 4.1表现最佳,GPT - 5准确性出色。还发布黄金子集和评分服务,其处于起步阶段将持续扩展。
“iFold”,苹果AI新成果
苹果发布基于流匹配的蛋白质折叠模型SimpleFold,被戏称“iFold”。它用通用Transformer模块搭配流匹配生成范式,3B参数版本追平谷歌AlphaFold2性能,还解决了传统模型算力依赖问题,效率高。
“扁平+拓扑”双索引,85页PDF"秒级"推理,MMRag幻觉率骤降76%
多模态长文档视觉问答常见于科研论文等场景,现有技术路线有大视觉 - 语言模型直接端到端和检索增强生成,但各有缺点。MMRAG - DocQA引入新方案,解决多模态连接和跨页证据链接问题。
国产MiroMind智能体框架,登顶全球预测未来大模型榜单
国产MiroMind公司在全球首个动态实时预测基准FutureX上夺冠,老板是陈天桥。其开源的MiroFlow v0.2智能体框架优势明显,能升级大模型能力,且成本低、可复现。MiroMind在预测赛道领先。
谷歌开源新Deep Research范式,教Agent学会真正的思考。
周末谷歌发博客讲Deep Research,它重新定义一些Agent常见范式。现在多数Agent模式缺全局观,谷歌让AI先打草稿再迭代修正。新框架含技巧,在多任务上超OpenAI,已可试用。
再也不怕面瘫脸!YouTube黑科技:AI帮你「永久微笑」,连僵尸都咧嘴笑
YouTube在Shorts相机里实现AI实时「重绘」人脸,效果自然。它通过知识蒸馏将大模型「瘦身」成小模型,用迭代蒸馏打磨细节,PTI保证身份特征,MediaPipe搭建推理管道,还将拓展视频生成功能。