「统一多模态生成编辑模型」共找到 3193 篇相关文章
清华开源|做一门课要3天?用 OpenMAIC,30分钟生成完整互动课堂|GitHub 15.6k
OpenMAIC 是清华开源的 AI 互动课堂平台,能将主题或学习材料快速转化为完整互动学习体验。它把课堂拆成多种交互组件,架构设计出色,支持多 LLM 服务商,还能在聊天应用生成课堂。
2025.7.4上午 | 视觉智能驱动的多模态对齐与推理的近期系列工作分享 - 复旦博士生王思尹
本次分享由复旦博士生王思尹围绕‘视觉智能驱动的多模态对齐与推理’展开,介绍多模态大模型探索研究,涉及跨模态组合语义理解、视觉参与推理及基于视觉建模世界完成行动等内容。
ICML 2026 | 将多教师冲突转化为动态约束,破解多模态大模型推理对齐难题
在多模态大模型发展中,多教师知识蒸馏成提升性能关键,但教师模型存在“概念漂移”问题。悉尼科技大学团队提出 APO 框架,将模型间“漂移”转化为动态负约束,解决多模态大模型多师蒸馏概念对齐难题,工作被 ICML 2026 接收。
挑战扩散自回归统治!字节提出视觉生成第三种路线,让模型像人类一样边画边改
五一期间字节商业化技术团队研发出新一代视觉生成模型,其底层架构是全新的第三条路——生成精炼网络GRN。它能让AI像人一样边画边改,解决了现有模型的问题,在多项基准测试中刷新SOTA记录。
世界模型和具身大脑最新突破:90%生成数据,VLA性能暴涨300%|开源
国产世界模型玩家获突破,VLA模型性能涨300%,90%训练数据由世界模型生成。极佳视界开源GigaWorld - 0及训练框架,在多方面优化,经对比性能领先,还验证其生成数据对具身任务的提升作用。
40倍推理加速!复旦&微软:用「非线性流」拟合复杂轨迹,2步生成媲美原画
ArcFlow是复旦与微软提出的图像生成加速方案,引入非线性流拟合复杂轨迹。它在仅2步推理下保持画质,实现约40倍推理加速和4倍训练收敛加速,微调极少参数,在多模型验证效果出色。
一家低调的工业AI公司,用TPT跨越生成式AI鸿沟|甲子光年
麻省理工学院报告指出约95%生成式AI企业试点无实质回报,存在生成式AI鸿沟。工业AI落地难,中控技术的TPT及TPT 2模型,在兰州石化榆林化工应用效果好,其优势源于数据和行业经验,也体现了破局决心。
Agent RL和智能体自我进化的关键一步: TaskCraft实现复杂智能体任务的自动生成
当前智能体训练缺高质量任务数据,主流数据集依赖人工标注,规模和复杂性受限。OPPO 研究院提出 TaskCraft 框架,能自动生成智能体任务,构建并开源含约 41,000 条任务的数据集,支撑智能体训练评估。
生成式推荐补上关键一环!语义ID首次实现可微分联合优化 | SIGIR'26
生成式推荐依赖语义ID,可现有语义ID常先学好再冻结,与推荐目标不一致。论文DIGER首次将可微分语义索引机制引入生成式推荐框架,让推荐损失参与语义ID学习,还设计策略解决训练问题,实验表现佳。
神秘「牛来」模型果然是智谱!GLM首个原生多模态,还用的国产卡
神秘模型「牛来」真身曝光,是智谱刚开源的 GLM - 5.3 Flash,为 5 系列首个原生多模态模型。它尺寸小能力强、价格低,用国产卡,实测多模态和 Coding 能力出色,架构全新,开源后将模型、算力和生态结合。