「多角色精准控制」共找到 995 篇相关文章
一句话生成无限逼真3D场景!匹兹堡大学新作直击VLM空间推理软肋丨CVPR'26
VLM在3D空间推理上表现不佳,且缺乏合适测试基准。匹兹堡大学团队提出InfiniBench框架,用LLM Agent迭代优化和聚类策略,可按需生成3D场景,还能精准定位大模型空间推理缺陷。
拒绝Reward Hacking!港科联合快手可灵提出高效强化学习后训练扩散模型新范式
使用强化学习微调扩散模型时,常面临Reward Hacking和KL正则化阻碍探索收敛的问题。港科等团队提出GARDO框架,通过门控自适应正则化和多样性感知优化,解决痛点且全面开源。
谷歌云重磅报告:AI智能体接管2026年企业核心工作流
谷歌云基于调研发布报告,揭示2026年重新定义角色、工作流和商业价值的五大关键趋势,如智能体重塑员工、数字化流水线打通企业、全时在线重塑客户体验等,还强调人才技能重塑的重要性。
刚刚,OpenAI推出全新ChatGPT Images,奥特曼亮出腹肌搞宣传
OpenAI推出全新ChatGPT Images,由新旗舰图像生成模型驱动,特性有精准编辑、保留细节等,图像生成速度提升4倍。该功能今日向多数用户开放,价格降20%,旨在让图像生成更简单。
腾讯开源Stand-In!轻量级身份保留视频生成新突破
生成符合指定身份的高保真视频挑战大,现有方法依赖大参数且兼容性不足。腾讯开源轻量级、即插即用的Stand - In框架,在身份保留文本生成视频任务中性能先进,兼容性强,有广阔应用潜力。
未来,你的 Agent 怎么付钱?
借 a16z 文章,探讨 Agent payment 领域进展。实现 Agent 自主支付是未来关键方向,现已有迹象且部分企业推出解决方案,但 Agent 处理支付尚未真正自主,还面临角色范围、欺诈、责任归属等难题。
微信测试中心刷新业界标准,斩获 ICCV 图像质量评估挑战赛冠军
微信测试中心IH-VQA团队在ICCV 2025 MIPI赛事夺冠,其首创的iDetex方案刷新业界标准。该方案能精准定位图像失真,提升评估可解释性,已在微信多业务落地,未来将深耕多模态质量评价等领域。
《动手写AI Agent》上下文工程:比 Prompt Engineering 更重要的事
文章围绕AI Agent的上下文工程展开,指出其比Prompt Engineering更重要。介绍了上下文工程的分层组织,包括角色定义、通用规则、项目状态和用户指令,还提及项目感知、.ling.md文件及完整System Prompt的组装。
分享6个平时我最常用的Prompt心法。
作者作为常靠AI帮忙的普通用户,分享6个与AI对话的心法技巧。包括让AI选角色回答、回答前追问、与AI辩论、预演失败、反向推提示词和双层解释法,助大家与AI有效协作。
机器人「看片」自学新技能:NovaFlow从生成视频中提取动作流,实现零样本操控
布朗大学和机器人与人工智能研究所团队提出 NovaFlow 框架,利用视频生成模型常识知识,让机器人“看片”自学。它将任务理解与控制解耦,通过生成视频提取动作流,实现零样本操控,为通用机器人提供新路径。