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算法论文8

RAE+VAE? 预训练表征助力扩散模型Tokenizer,加速像素压缩到语义提取

近期,RAE 提出以「 冻结的预训练视觉表征」作潜空间提升扩散模型性能。同期西安交大与微软亚研院提出 VFM - VAE,结合 RAE 与 VAE,能加速模型收敛、提升生成质量,展示扩散模型 Tokenizer 演化方向。

机器之心
新闻资讯7

BAI、高瓴领投,ThetaWave李文轩:我们想成为下一代年轻人默认的知识获取入口

AI-Native知识内容平台ThetaWave AI获数百万美金Pre - A轮融资,创始人李文轩分享创业历程、产品方向、获客与本地化策略等,还谈及产品功能、竞争优势及未来愿景,想成新一代内容平台。

Founder Park
算法论文8

ACL 2025 | 大模型乱试错、盲调用?KnowSelf让智能体有「知识边界感知」能力

ACL 2025 论文《Agentic Knowledgeable Self-awareness》聚焦提升智能体「知识边界感知」能力。KnowSelf 方法让智能体自主调节知识运用,实验显示其性能优,还探索了智能体自我认知多方面影响。

机器之心
产品应用8

解密谷歌 NotebookLM 技术幕后【上】:知识如何被“转译”为 AI 对话式播客

NotebookLM是Google推出的AI知识工具,能将文档、网页等内容转化成笔记、播客、视频等。文章探秘其技术,解析AI音频播客与视频生成能力,还给出构建音频播客生成器的实践流程。

AI大模型应用实践
算法论文8

ICCV 2025 | 基于时序增强关系敏感知识迁移的弱监督动态场景图生成

北大王选所团队发表论文 TRKT,针对弱监督动态场景图生成任务目标检测质量瓶颈,提出时序增强关系敏感知识迁移方法,含关系敏感知识挖掘和双流融合模块,实验证明能提升场景图生成质量。

机器之心
推荐文章7

深度解析LLM Wiki / Obsidian-Wiki / GBrain:Agent时代知识的“自组织”与“自进化”

文章深度解析LLM Wiki、Obsidian - Wiki和GBrain项目,探讨Agent时代知识的“自组织”与“自进化”。指出传统知识管理有短板,而这些项目通过不同方式解决知识结构化、沉淀和更新问题,各有优劣。

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开源动态7

跳过“逐字生成”!蚂蚁集团赵俊博:扩散模型让我们能直接修改Token | MEET2026

在量子位MEET2026智能未来大会上,蚂蚁集团赵俊博称扩散架构能直接修改控制token,理论上速度更快、成本更低。他团队押注扩散架构,近期开源千亿规模LLaDA 2.0。该领域虽处早期,但发展快,吸引众多巨头和初创公司布局。

量子位
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扩散语言模型真的会比自回归好?理论分析结果可能恰恰相反

北京大学和蚂蚁集团研究表明,扩散语言模型虽理论上有并行生成优势,但实践中在某些任务推理成本更高。研究通过实验对比,分析了扩散与自回归模型在不同评估指标下的效率,指出选择模型要视任务需求。

机器之心
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舍弃自回归,离散扩散语言模型如何演化?NUS综述解构技术图谱与应用前沿

本文介绍新加坡国立大学xML团队的论文,梳理离散扩散方向研究图谱,对比自回归局限与离散扩散优势,阐述数理基础、模型生态、训练与推理技术,还提及应用及未来方向,显示其对自回归范式的替代潜力。

机器之心
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加速近5倍!北大与字节团队提出BranchGRPO,用「树形分叉 + 剪枝」重塑扩散模型对齐

北京大学与字节团队提出 BranchGRPO 新型树形强化学习方法,通过在扩散反演中引入分叉与剪枝,解决扩散/流匹配模型人类偏好对齐难题。该方法在图像与视频生成任务中表现优异,迭代时间最高近 5 倍加速。

机器之心