「动物图像合成」共找到 664 篇相关文章
对话张笑宇:一个科技史学者选择成为“AI降临派”|甲子光年
科技史学者张笑宇成“AI降临派”。他以“人类当量”和成本说明人类与AI的能力代差,提出全新治理架构,还谈AI应用困境、情感陪伴风险等,认为人类要与AI商定未来。
谷歌AlphaGenome横空出世!40亿年生命代码一键破解,或再夺诺奖
谷歌DeepMind发布AlphaGenome,可一次读取100万个DNA碱基,预测基因突变。它以长DNA序列为输入,预测数千种分子特性,克服了现有模型在序列长度和分辨率间的取舍问题,有望推动生物学研究和新疗法诞生。
聚焦物理智能最前沿,PAIR首届年度会议即将开启!
当大模型能理解语言与图像,‘物理智能’指向智能从比特到原子的跨越。2026 年 9 月 20 - 21 日,上海物理智能与机器人研究院将主办‘PAIR Conference 2026’,设主题学术和商业闭门会议。
世界模型再迎新突破,兔展智能UniWorld-View登顶WorldScore榜单
近年来,世界模型成视觉 AI 重要研究方向。兔展智能联合研发的 UniWorld - View 登顶 WorldScore 榜单,完成昇腾算力适配与开源。它聚焦让 AI 理解未拍摄世界,解决了诸多技术难题。
AI视觉创作总差点意思?中科大等综述500+篇文献,系统分析生成一致性
中国科学技术大学等多机构研究者发表综述,梳理超500篇论文,揭示扩散模型视觉内容合成“一致性危机”,介绍三类一致性关系、加强位置、评估问题,指出未来模型需具备冲突感知等能力。
数据邪修大法好:仅用文本数据就能预训练多模态大模型
多模态大模型研发中,行业认为无图文对就无多模态能力。但ReVision研究表明,预训练阶段昂贵配对关系非必需,利用非配对数据统计信息修正文本表征,能实现跨模态互换,降低成本。
跳出「黑盒」,人大刘勇团队最新大语言模型理论与机理综述
大语言模型工程成功但理论研究滞后,被视为「黑盒」。人大刘勇团队用生命周期分类法,将LLM理论研究整合为六阶段,系统综述底层理论与机制,指出前沿挑战,为其向严谨科学转型提供路线图。
让扩散模型「可解释」不再降质,开启图片编辑新思路
过去三年扩散模型席卷图像生成领域,但可解释性研究是‘黑箱’,且现有尝试常致性能下降。香港中文大学与上海人工智能实验室团队提出TIDE框架,可解释且不降质,还带来新图像编辑方式。
RL是「点金石」还是「挖掘机」?CMU 用可控实验给出答案
卡耐基梅隆大学研究者构建基于GSM - Infinite的可控合成数据框架,分析预训练、中期训练和RL对模型推理泛化能力的影响,调和了RL有效性的不同观点,为改进训练策略提供基础。
DeepSeek在Agent上做了件大事!
昨天DeepSeek发布V3.2正式版,强化Agent能力并融入思考推理,其在Agent评测达开源模型最高水平。文中分析Agent成开源‘心病’的痛点,介绍DeepSeek相关解决策略及成果,还给出使用示例。