「生成式深度学习」共找到 3916 篇相关文章
简单快速的用 Claude Code 帮你创建 PPT 生成 Skills
Claude Code热度高,其Skills可辅助构建简单Agent。作者以创建Nano Banana PPT生成Skills为例,教大家安装、使用及创建Skills,还提及Skills迭代和局限性等内容。
2025云栖大会即将开幕,InfoQ 和你一起深度打卡!
9月24 - 26日,2025云栖大会将在杭州开幕,主题为‘云智一体·碳硅共生’。大会展示Agentic AI和Physical AI突破,探讨多领域话题。InfoQ与大会深度合作,全程陪伴打卡。
Lumina-DiMOO:多模态扩散语言模型重塑图像生成与理解
上海人工智能实验室推出多模态扩散语言模型 Lumina - DiMOO,它基于离散扩散建模,打破多模态任务壁垒。相比传统自回归架构模型,它解决了生成慢、质量受限等问题,在多项评测中夺魁。
LLM抢人血案:强化学习天才被挖空,一朝沦为「无人区」!
斯坦福AI+CS博士Joseph Suarez回顾强化学习历史,指出其曾因学术短视、学界追名逐利走向衰落。如今他坚持用小模型从零开始的RL,重建标准,让研究速度和效果大幅提升。
合成数据≠生成模型:一文读懂合成数据的全新范式
最新研究提出合成数据全新分类框架,突破‘生成模型=合成数据’传统认知,涵盖多种方法。还按应用层次划分场景,指出合成数据面临模型坍塌等挑战,正成新型基础设施。
可解释性杀疯了!结合机器学习,发顶会轻轻松松!
在机器学习领域,模型可解释性愈发重要。结合XAI技术能提升模型透明度与可信度,如预测儿童饮食多样性、心血管疾病分类准确率很高。还整理9篇相关论文,解析两篇文章创新点、方法和结论。
效果非常不错!阿里昨开源图形海报生成模型Qwen-Image
阿里昨日开源多模态图像基础模型Qwen-Image,基于20B参数MMDiT架构,在复杂文本渲染和精确图像编辑方面有重大突破,支持多风格图像生成、智能图像编辑等,还介绍了使用、部署等方法。
启发学习:让大模型认知从外化到内生
当下大模型能力多靠人为框架,能力上限受限。文章提出“启发学习”,将其集成到推理侧成Isaac框架,通过Prompt与网络层注入复用旧经验,实验显示能大幅提升大模型任务性能。
一句话生成可上线的动效,这个项目真不错!
Github上的`Text-to-lottie`是开源Skill框架,可让Claude Code或Codex当动效设计师,按Lottie规范生成标准`lottie.json`。它有Coding Agent直出Lottie JSON、内置预览播放器等特色,助开发者快速产出合规Lottie资产。
突破瓶颈,嵌入式AI神经持续学习引擎—Replay4NCL
阿联酋、纽约、巴基斯坦大学研究人员推出Replay4NCL,解决嵌入式AI持续学习难题。它优化记忆重放,有创新架构和训练策略。实验显示其精度高、延迟低、省内存、能耗少,成果将在2025年DAC大会展示。