「多尺度生成」共找到 5745 篇相关文章
AI Native 的影像公司们，颠覆赛道的机会来了！
文章指出过去50年影像公司通过推动坐标点向「计算」端移动创造商业变量。如今计算突破天花板，带来理解、增强、生成现实三层价值释放，解锁新场景，AI Native影像公司机会巨大。
Meta开源多语言语音识别系统，支持1600种语言，可轻松扩展新语种！
Meta研究团队开源Omnilingual ASR，能理解1600种语言，用几条语音 - 文本配对样本就能零样本扩展新语种。提供三种架构，满足不同需求，性能超现有多语种模型，应用场景广泛。
RL成本降幅超90%！Meta提出Agent训练新范式DreamGym
传统强化学习（RL）训练LLM Agent面临成本高、任务多样性不足等挑战。Meta团队提出DreamGym框架，以经验合成为核心，通过三大组件协同工作，在多种任务和模型上提升性能，为通用Agent训练开辟新路径。
印度迎来AI工具“0元购”时代！OpenAI、谷歌等巨头内心os：别急，先让他们上瘾，我们再来收费
过去几个月，Perplexity、谷歌、OpenAI 等科技巨头纷纷在印度推出免费 AI 服务。分析师称这是对印度数字未来的长期投资，先让用户上瘾，再推付费服务。不过，这也引发数据隐私等问题讨论。
两周复刻DeepSeek-OCR！两人小团队还原低token高压缩核心，换完解码器更实用
两人小团队仅用两周复刻DeepSeek-OCR，复刻版DeepOCR还原其低token高压缩核心优势，还在关键任务上追上原版表现。它完全开源，无需大规模算力集群，训练方案适配中小团队。
Agent项目最头疼的不是技术，这可能是近期最棒的Agent调研。
MMC深入访谈多家AI Agent创业公司创始人和企业用户，撰写《State of Agentic AI: Founder’s edition》。调研显示创始人头疼的多是非技术问题，还分析了准确率与主动性、定价策略等情况。
AI深度应用关键元年，快手重塑内容与商业价值
2025年是AI深度应用元年，AI走向产业级价值兑现。快手在1024程序员节展示AI与业务融合布局。程一笑称竞争关键是结合AI与场景，快手构建技术与应用栈，各业务成果显著，推动全链路AI重塑。
亚马逊裁员 3 万人：AI 时代的结构性裁员
多家媒体报道亚马逊计划裁减 3 万个岗位，涉及多部门，约占企业白领员工总数 10%。这或是对“疫情高峰期过度招聘”的校正，也是 AI 时代的结构性裁员，AI 投入使人工岗位减少。
NeurIPS 2025｜VFMTok: Visual Foundation Models驱动的Tokenizer时代来临
传统视觉 Tokenizer 存在缺乏高层语义信息、冗余度高、表征混乱等问题。香港大学 CVMI Lab 和阶跃星辰 AIGC 团队提出 VFMTok，用预训练视觉基础模型构造视觉 Tokenizer，实验显示其性能优异。
硅谷陷入了对中国的痴迷与羡慕
《纽约时报》称‘硅谷陷入对中国的痴迷与羡慕’，虽有夸张，但中国在AI、基建等领域进展显著，如通义万相2.5视频大模型。a16z风投公司表达焦虑，中美科技竞赛激烈，双方开始相互学习。