「扩散式大语言模型」共找到 7987 篇相关文章
刚刚,加入腾讯的姚顺雨发表首篇Paper~
腾讯混元与复旦联合发表论文《CL-bench》,姚顺雨署名并全面细致审阅反馈。CL-BENCH 首次单独考‘现学现卖’,有独特设计原则、四大题型,其评分杜绝‘差不多’,还让 10 个前沿模型‘翻车’。
GAIR Paper 106|追踪视觉 Token 的演化轨迹,实现无损压缩与 60% 推理加速|CVPR 2026
近年来大视觉语言模型虽推动多模态智能发展,但推理成本高昂。山东大学和MBZUAI团队提出TransPrune,从演化视角衡量视觉Token重要性,保持性能无损同时降低60%推理成本。
大涨240%,Doc-Researcher确立多模态文档深度研究新范式
在ChatGPT引领的AI革命中,大语言模型面对专业复杂文档常“束手无策”。Doc-Researcher提出三位一体解决方案,构建M4DocBench评测,性能远超现有方案,还适用于多产业场景。
21.7K 标星的开源TTS!FishAudio开源情感语音核弹:200万小时炼成“声优AI”!
FishAudio团队推出新一代TTS语音模型OpenAudio S1,基于200万小时音频数据训练,采用Qwen3+Descript Audio Codec架构。它能实现情感表达,在TTS - Arena榜单登顶,还提供不同版本适配,适用场景广泛。
Thinking Machines 发布 Tinker,重新定义 LLM 微调的边界
Thinking Machines 发布工具 Tinker,它是灵活的语言模型微调 API,采用‘责任分工’模式,让研究者专注算法创新,不用被运维细节拖累。此模式获 Karpathy 赞赏,目前 Tinker 开始内测,理念受欢迎。
彻底告别VE与VAE!商汤硬核重构多模态:砍掉所有中间编码器
商汤科技联合南洋理工大学发布NEO - unify,这是“原生、统一、端到端”多模态模型架构,砍掉VE和VAE,用混合变换器架构打通视觉与语言能力,提升数据与算力利用效率,为跨模态智能系统奠基。
仅用图像也能Think:Google等提出一种视觉规划的全新推理范式!
剑桥和Google等提出并开源视觉规划范式,通过纯视觉表示规划,独立于文本。还引入VPRL框架,用GRPO后训练大型视觉模型。实验选三个视觉导航任务,VPRL表现最佳,显著优于其他方法。
人脸机器人登上Science Robotics封面:用AI教会仿生人脸机器人「开口说话」
2026年1月15日,美国哥伦比亚大学工程学院研究登上《Science Robotics》封面,展示用AI让仿生人脸机器人“开口说话”技术。机器人经自监督学习,能将声音转自然唇动,有跨语言泛化能力,助其跨越“恐怖谷”。
VoxCPM2:无tokenizer语音合成,高保真声音克隆
VoxCPM2突破传统TTS系统局限,直接操作连续声学特征,保留音色纹理更完整。基于扩散自回归架构,有硬核技术指标,提供三种克隆模式,性能佳,生态完善,微调便捷,但也存在安全风险。
告别AI「鬼画符」!一行指令「复活」王羲之、苏轼,带连笔、懂排版,项目已开源丨ICLR'26
UniCalli由香港科技大学(广州)等团队推出,是全新统一扩散框架,能精准生成书法排版和连笔,将书法生成和古籍识别统一,工作被ICLR2026接收,代码、数据集开源,还有在线Demo。