「中训练」共找到 4238 篇相关文章
Runway重夺全球第一!1247分碾压谷歌Veo3,没有千亿算力也能干翻科技巨头
Runway Gen - 4.5击败谷歌Veo3,以1247的ELO分数在Artificial Analysis榜单中重夺AI视频王座。它在多方面树立新标杆,虽有局限,但创始人认为其是通用模拟引擎,应用场景广泛。
Ilya:扩展时代已经结束了,研究的时代已经开始
Ilya Sutskever 在播客访谈中深度探讨AI问题。他指出模型考试强但应用差,是因泛化能力不足;认为AI扩展时代结束,研究时代来临;还谈及AGI应是学习者,以及AI部署、安全对齐等观点。
视频生成Prompt何须仅是文字!字节&港中文发布Video-As-Prompt
AI视频生成中,依赖抽象语义控制的创作因缺乏统一条件表征而困难。字节与港中文团队提出Video - As - Prompt框架,引入‘视频参考’范式,实现抽象语义下可控视频生成范式统一,代码和数据集已开源。
谢赛宁盛赞字节Seed新研究!单Transformer搞定任意视图3D重建
字节Seed康炳易团队的最新研究成果Depth Anything 3(DA3),获谢赛宁盛赞。它架构简单,能从多种输入中精准算出物体深度、还原相机位置,在新视觉几何基准上表现出色,核心秘诀是极简设计。
下一代目标检测模型:3B参数MLLM Rex-Omni首度超越Grounding DINO,统一10+视觉任务
IDEA研究院团队用3B参数的Rex - Omni打破MLLM目标定位精度僵局。它统一视觉任务,结合坐标编码与强化学习,在多项检测基准超Grounding DINO等,解决定位和行为缺陷,为MLLM成下一代检测模型提供方案。
杨植麟带 Kimi 团队深夜回应:关于 K2 Thinking 爆火后的一切
上周,月之暗面发布并开源 Kimi K2 Thinking,主打“模型即 Agent”,一上线便引发关注。今日凌晨,杨植麟等人在 Reddit 开展 AMA 活动,回应 K2 Thinking 一系列问题,还回顾了其在多项测试中的亮眼成绩。
Vibe Coding 何必只在桌面 IDE,多端智能体协同的思考与设计
依托下一代开源 AutoDev 架构,在 AutoDev 多平台预览版中实现了 Server 与 Android 的架构一体化与协同。Vibe Coding 可按自然语言提示生成代码,现阶段能完成 80% 功能,但跨越剩下 20% 挑战需团队工程化落地。
Kimi开源新线性注意力架构,首次超越全注意力模型,推理速度暴涨6倍
月之暗面发布开源Kimi Linear架构,用新注意力机制首次超越全注意力模型。长上下文任务中,它减少75%的KV缓存需求,推理加速达6倍。核心创新Kimi Delta Attention有细粒度遗忘门控等特点。
SGLang 优化Triton FusedMoE 的一个新技巧
蚂蚁在SGLang中提交优化PR,针对Fused Triton MoE的Down Projection kernel加入TMA优化,在DeepSeek - R1模型的H200 TP8 prefill场景下性能提升显著,还详细分析了优化背景、思路、实现细节及测试结果。
单条演示即可抓取一切:北大团队突破通用抓取,适配所有灵巧手本体
在灵巧手通用抓取研究中,传统强化学习面临挑战。北大及BeingBeyond团队提出DemoGrasp框架,以一次成功抓取演示轨迹为起点,通过编辑轨迹适应不同物体与姿态,提升学习效率和真机性能,实验效果出色。