「多模态扩散Transformer」共找到 1349 篇相关文章
马斯克惊叹!DeepSeek和Kimi先后出手,捅破了Transformer的「潜规则」!
文章介绍了DeepSeek和Kimi在残差连接上的突破。DeepSeek让连接权重可学习,用数学约束保证稳定性;Kimi将注意力机制用于层间连接,解决了更根本的问题,性能提升显著。
仅需0.7秒单图像实时3D重建,开源扩散模型
单图像3D重建是计算机视觉难题,传统基于回归和生成式方法各有局限。Stability - AI开源SPAR3D模型,融合两种方法规避局限,仅0.7秒完成单图实时3D重建,实验显示性能显著优于其他基线方法。
紫东太初开源视觉神经增强方法,即插即用终结多模态幻觉 | ACL 2025
中科院自动化所等团队提出VHR方案,通过“视觉神经增强”机制放大模型视觉关键注意力头输出,降低幻觉现象。此前主流方法多作用于最终输出阶段,VHR深入干预内部机制,还介绍了SSL语义引导方法。
Nature子刊封面:牛津提出首个百万级多模态心脏基础模型CSFM
牛津大学团队推出全球首个心脏传感基础模型CSFM,能统一分析多源数据,精准诊断房颤、预测死亡风险等。它打破设备壁垒,让偏远地区也能享用顶级心脏监护,推动全球医疗平权。
AI的七窍打通了!谷歌发布Gemini Embedding 2原生多模态嵌入模型
谷歌发布Gemini Embedding 2新型基础架构,将文字、图像等数据整合到统一维度,终结旧工作流。该系统赋予机器五维感知,建立跨媒介沟通语言,提升运行效率,在多场景有应用潜力。
谢赛宁盛赞字节Seed新研究!单Transformer搞定任意视图3D重建
字节Seed康炳易团队的最新研究成果Depth Anything 3(DA3),获谢赛宁盛赞。它架构简单,能从多种输入中精准算出物体深度、还原相机位置,在新视觉几何基准上表现出色,核心秘诀是极简设计。
NeurIPS2025 Spotlight | RobustMerge: 多模态大模型高效微调模型合并的全新范式
中科院、中山大学、北大团队针对高效微调模型合并难题,提出「方向鲁棒性」概念,揭示 PEFT 模块合并失败主因,给出 RobustMerge 解决方案,提升性能,成果开源。
日本AI王者,CTO是Transformer之父,刚拿下世界编程竞赛冠军
在ICFP 2025编程大赛中,日本Sakana AI的「Team Unagi」以人机共创模式夺冠。其AI系统「ShinkaEvolve」优化代码,性能提升近十倍,还启发人类思维。Sakana AI以自然进化为理念,探索AI新范式。
We-Math 2.0:全新多模态数学推理数据集 × 首个综合数学知识体系
北京邮电大学、腾讯微信、清华大学团队提出We - Math 2.0,含知识体系、数据集及训练策略,可提升模型数学推理泛化能力。该成果在X上获关注,登Huggingface Paper日榜第一。
无Tokenizer时代真要来了?Mamba作者再发颠覆性论文,挑战Transformer
Mamba作者之一Albert Gu参与的论文提出分层网络H - Net,用动态分块取代tokenization。Tokenization虽能压缩序列但有缺点,H - Net在多方面表现出色,或预示无需Tokenizer训练时代到来。