「生成式策略」共找到 3306 篇相关文章
ICML25 | 让耳朵「看见」方向!仅依靠360°全景视频,就能生成3D空间音频
空间音频技术成提升沉浸式体验关键,但现有技术未充分利用360°全景视频空间信息。OmniAudio研究可直接从360°视频生成空间音频,相关代码和数据集已开源,虽有局限但前景好。
5秒出4张2K大图!阿里提出2步生成方案,拉爆AI生图进度条
阿里智能引擎团队针对Qwen最新开源模型,将SOTA压缩水平从80 - 100步前向计算骤降至2步,速度提升40倍,5秒可出4张2K高清大图。已发布Checkpoint,集成到呜哩AI平台。文章还分析传统蒸馏方案问题并介绍团队改进策略。
统计可控数据合成!新框架突破大模型数据生成局限,麦吉尔大学团队推出LLMSynthor
麦吉尔大学团队提出新方法LLMSynthor,让大模型成结构感知的数据模拟器,为隐私敏感、数据稀缺场景生成不泄密的高质量替代数据。它通过结构推理、统计对齐等步骤实现,有理论保障,多场景实测效果佳。
阿里再开源,全球首个MoE视频生成模型登场,电影级美学效果一触即达
继上周开源三连发后,阿里昨晚开源全球首个 MoE 架构视频生成模型 Wan2.2,具电影级美学控制能力。它有 MoE 架构创新等四大技术亮点,可在 Hugging Face 和阿里魔搭社区下载。
ICLR 2026 Oral|中科院团队提出新框架「SparseRL」,深度强化学习可自动生成高性能CUDA代码
中科院计算所团队提出 SparseRL 框架,将深度强化学习引入稀疏 CUDA 代码生成任务。实验显示,在 SpMV 任务上编译成功率提升 20%,执行速度提升 30%。该成果已入选 ICLR 2026 Oral。
首次实现第一视角视频与人体动作同步生成!新框架攻克视角-动作对齐两大技术壁垒
新加坡国立大学等联合发布EgoTwin框架,首次实现第一视角视频与人体动作联合生成,攻克视角-动作对齐与因果耦合瓶颈。它基于扩散模型,通过三大创新设计解决难题,实验性能超基线。
ACMMM 2025 | 北大团队提出 InteractMove:3D场景中人与可移动物体交互动作生成新框架
北大团队在ACMMM 2025发布InteractMove,首次提出含可移动物体3D场景中基于文本的人 - 物交互生成任务,构建数据集与创新框架,在多指标领先,代码与模型已开源。
大模型如何泛化出多智能体推理能力?清华提出策略游戏自博弈方案MARSHAL
近日,清华大学等机构研究团队提出 MARSHAL 框架,利用强化学习让大模型在策略游戏自博弈。实验表明,多轮、多智能体训练提升了模型博弈决策水平,将推理能力泛化到通用多智能体系统,在一般推理任务表现显著提升。
写2000字提示词,不如先一键生成3D白模!AI视频创作进入“预演时代”
随着AI模型能力增强,科班人士利用其专业能力在AI视频创作赛道优势明显。updream预演台将影视行业预演工作流引入创作画布,解决了AI视频生成中‘拍什么’和‘怎么拍’的问题,虽有局限但意义重大。
GLM-5.1夺开源模型第一,长程任务更稳,一句话就能生成文章短视频
智谱官宣GLM-5.1开源,代码能力增强,在三项代码评测基准综合平均分上,取得全球模型第三、国产及开源模型第一。它专为长程任务设计,能8小时持续工作,还能一句话生成短视频,是平替Claude Sonnet 4.6的优选项。