「视频生成框架」共找到 3910 篇相关文章
代码采纳率如何提升至50%?AI 自动编写单元测试实践总结
文章围绕借助Aone Copilot Agent提升AI代码采纳率至50%展开,介绍项目背景、实践方案、执行过程等,阐述Prompt规则生成方法,分析核心价值与效果,总结经验教训,展望未来技术演进和团队能力建设方向。
微信、清华连续自回归模型CALM,新范式实现从「离散词元」到「连续向量」转变
腾讯微信 AI 联合清华提出连续自回归语言模型 CALM,它将语言建模为连续向量而非离散词元,显著改善性能与计算成本权衡,解决了 LLM 效率瓶颈,虽面临技术挑战但实验效果佳,还指明未来研究方向。
一场直播,10万人被骗!「AI黄仁勋」比真人火8倍
在GTC 2025大会上,黄仁勋登台演讲,英伟达官方直播在线人数仅1.2万,而打着「NVIDIA LIVE」旗号的假直播却聚集近10万观众,AI生成的「黄仁勋」搞诈骗,数千人被骗82万。
让Agent系统更聪明之前,先让它能被信任
本文从系统工程视角剖析 Agent 系统问题与复杂度,指出开发中‘简单’是假象,复杂性只是被转移。介绍了 Agent 开发各阶段难点,通过案例说明其落地困境,提出将其视为系统组件,先求稳定可靠,还提及开发思路、模式及最新进展。
AI 时代,编程语言选型更难也更重要:Go、Rust、Python、TypeScript 谁该上场?
文章围绕AI时代编程语言选型展开,引述Armin Ronacher观点,对比Go、Rust、Python、TypeScript,指出各语言适用场景,还提及AI编程工具影响及创业公司语言选择建议,探讨错误处理和创业体会。
专访 AI 游戏创业者张昊阳:如何用《麦琪的花园》定义下一代沙盒范式
AutoGame创始人张昊阳离开腾讯后,带领团队打造AI游戏《麦琪的花园》,登上Steam新品榜Top50。他介绍了创业经历、产品玩法、团队分工等,还探讨AI对游戏行业的变革,认为AI游戏将带来行业范式迁移。
RL 效率无损飙升 3 倍:厦大-Shopee-清华联合首创,将投机解码首次引入 RL,推理能力稳如初!
传统RLVR训练中,rollout阶段耗时成瓶颈。厦大 - Shopee - 清华联合团队提出SPEC - RL,将投机解码引入RL,训练提速2 - 3倍,避免重复生成,与主流算法兼容,在多项基准测试中性能稳定。
超越RAG,DRAG让LLM准确率飙升45.5%,问题越复杂能力越强
RAG技术虽能让LLM检索资料生成答案,但存在短板,听不懂话里有话。DRAG方法应运而生,有DRA和RSC两大法宝,经对比实验,它在多任务上领先,准确率大幅提升,计算开销小。
全球价值最高创企诞生,OpenAI估值创纪录来到5000亿美元
几天前OpenAI发布视频大模型Sora 2,获Altman盛赞。据彭博社,OpenAI完成交易,员工可按5000亿美元估值售股。年初其估值3000亿美元,此次提升突显其用户与收入快速增长。
“零人”搞医学研究:清华AI智能体从灵感到论文全程自主
清华大学自动化系索津莉课题组发布全自主AI研究框架OpenLens AI,实现医学研究全链条自动化闭环,解决医疗信息学研究效率困局,将科研周期从“月级”缩至“小时级”,还在质量控制上设新标杆。