「异步生成范式」共找到 3054 篇相关文章
EvaLearn：AI下半场的全新评测范式！
OpenAI研究员指出传统基准测试难衡量AI实际效用。复旦大学与字节跳动等团队提出全新评测范式EvaLearn，以连续问题求解为核心，构建问题并设评分标准，对九个前沿大模型研究有诸多发现。
北大、字节、中科院自动化研究所等提出图像并行生成新范式
北大、字节等团队发现多模态模型先思考后作画会降低图像语义保真度，因自回归架构有误差传播问题。为此提出并行多模态扩散框架MMaDA - Parallel，构建ParaBench基准，多项优化后在测试中击败Bagel。
大模型能否为不同硬件平台生成高性能内核？南大、浙大提出跨平台内核生成评测框架MultiKernelBench
深度学习计算依赖底层内核，当前多由开发者手工编写。南大、浙大推出开源评测框架MultiKernelBench，打破现有评测基准局限，构建模块化评测体系，多模型实测，还指出LLM短板并明确未来方向。
让大模型异步地增强推理能力
在大模型推理时代，Test - Time Scaling成提升能力重要方向，但面临效率问题。ATTS提出异步框架，加入共形预测筛选候选路径，实验显示其加速显著，将测试时扩展推进到‘有原则加速’阶段。
蚂蚁武威：下一代「推理」模型范式大猜想
文章围绕下一代「推理」模型范式展开，蚂蚁技术研究院武威提出不同观点，认为长思维链推理未必最优，未来推理模型或更低维稳定，还探讨推理定义、重要性及解法猜想，如结合快慢思考等。
大概念模型：AI 推理的新范式
大概念模型（LCM）是自然语言处理新范式，侧重结构化推理和理解，与 LLM 不同。它依赖结构化知识，可模拟专家思维，解决当前 AI 缺陷，文章还介绍其架构、应用、局限，探讨与 LLM 结合的未来发展。
教你用 Lovart 生成超炫 PPT 视频封面
受海外老哥启发，探索出用 Lovart 生成动态 PPT 背景的提示词，提示词放评论区。
3D生成告别「穿模」噩梦！VASTx清华将蒙皮权重Token化，统一生成骨骼与权重，GRPO微调形变平滑
3D模型生成容易，让它“动起来”难，传统AI蒙皮算法有局限。SkinTokens研究将蒙皮权重离散化，构建TokenRig框架，引入GRPO算法，提升了AI自动绑定精度和泛化能力，助力3D动画自动生产。
吴恩达来信：认识新一代生成式AI应用工程师
吴恩达介绍新一代生成式AI应用工程师，指出其需具备利用AI构建模块开发应用、借助AI辅助编程能力，有产品能力是加分项，还分享面试考察内容与问题。
Paper2Video：学术研究论文讲解视频自动生成
学术演示视频制作耗力，Show Lab提出Paper2Video基准数据集和PaperTalker多智能体框架，可从学术论文自动生成演示视频。还引入定制化评价指标，衡量学术演示视频效果。