「渐进式扩散建模」共找到 534 篇相关文章
联合理解生成的关键拼图?腾讯发布X-Omini:强化学习让离散自回归生成方法重焕生机,轻松渲染长文本图像
图像生成领域,自回归与扩散模型技术路线之争不断。腾讯混元团队发布X-Omni模型,通过强化学习提升自回归图像生成质量,能渲染长文本图像。该模型已开源,还构建奖励系统评估生成质量。
ICML 2025 | CoTo:让LoRA训练「渐入佳境」,模型融合、剪枝样样精通
来自多机构研究者提出CoTo渐进式训练策略,解决LoRA训练难题。该策略在训练早期随机失活部分适配器,后期提高激活概率,提升模型融合、剪枝能力,还能增强单任务性能与训练效率,已被ICML 2025接收。
从文本到3D动画:AnimaX重新定义3D动作合成方式
北航与清华推出3D动画框架AnimaX,结合视频扩散模型运动先验与骨骼动画可控性,让任意骨架3D角色自然动起来。其核心方法灵活控制动作,虽有局限,但为3D动画创作打开新局面。
论文精选 | 以AI赋能力学:计算力学的智能化之路与未来图景
中国力学学会旗舰期刊AMS推出“力学前沿”专栏,首期解读“计算力学的智能化之路与未来图景”。文章介绍智能计算力学三大范式、面临挑战,还阐述重塑智能框架前沿方向,指出AI与计算力学融合是系统性重构。
让大模型上车:理想汽车硬件协同设计算出最佳边缘模型
长三角洲AI实验室、中科院、理想汽车等找到大语言模型硬件协同设计寻优之路,在相同延迟下降低端侧模型困惑度,压缩模型架构挑选时间。研究揭示缩放定律,打造硬件感知建模框架,找到精度与延迟最优解。
MCP 和 Skills 到底什么区别?一篇文章说清楚
文章解释了 MCP 和 Skills 的区别。MCP 是 AI 世界的 USB 协议,可降低开发成本,但会吃掉上下文窗口;Skills 采用渐进式披露设计,自带脚本,能减少上下文消耗。未来 Skills 或承担多数工作,MCP 用于远程连接。
AI也能换岗了!Anthropic教智能体交接班,不怕长任务断片
Anthropic设计出长时智能体运行框架,让AI跨越数小时任务渐进式推进。其采用双智能体架构,结合环境管理方法,提升全栈Web应用开发稳定性,但仍有通用与多智能体架构选择等开放问题。
小红书提出社交大模型RedOne 2.0:兼听、敏行
在SNS内容爆炸式增长的当下,传统SFT训练方法有局限。小红书NLP团队推出RedOne 2.0社交大模型,采用以RL为核心的三阶段渐进式训练方法,实验显示其性能优异,还能转化商业价值。
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,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核心难题,实验性能超基线,为多领域应用提供落地基座。
宇树机器人被曝漏洞,机器人之间可相互感染,官方火速回应
宇树旗下多款机器人被曝存在严重无线安全漏洞,攻击者可借此实现最高权限控制,被攻陷的机器人还会自动扩散感染。发现者此前与宇树多次沟通无果后公开漏洞利用工具链,宇树回应已着手修复。