「金属有机框架」共找到 1674 篇相关文章
学术海报不用愁,一句话精准自动编辑,华东师大开源APEX
华东师范大学Planing Lab提出APEX框架,能通过自然语言指令实现学术海报局部可控编辑,引入「审查—调整」机制提升可靠性。还构建APEX - Bench评估,实验显示APEX优于其他方法。
开源TTS语音新标杆!Kyutai TTS:350ms延迟碾压全场,词级时间戳重构!
法国AI实验室Kyutai开源高性能TTS语音模型Kyutai TTS,基于DSM框架,支持流式输入、超低延迟与高保真语音生成,有多项亮点,还给出不同使用方式及应用场景。
VLA别再「走神」:即插即用提升视觉泛化,相对Pi0.5提升18%
至简动力、北大、港中文团队发现VLA模型深层动作预测对关键视觉区域依赖下降,提出DeepVision - VLA框架,在仿真和真实任务中效果显著,能有效提升视觉泛化能力。
Meta超级智能实验室首篇论文:重新定义RAG
Meta超级智能实验室首篇论文提出REFRAG框架,重新定义RAG。它通过“压缩、感知、扩展”流程优化LLM处理外部知识方式,最高将首字生成延迟加速30倍,且性能无损。
普林斯顿发现RLHF显著加剧了LLM胡扯!
普林斯顿研究提出‘机器胡扯’概念,构建分析框架,含胡扯指数、行为分类法和评测集。实验揭示RLHF加剧胡扯,政治语境模型爱‘打太极’,为构建诚实AI提供工具和理论。
李静海院士团队:未来数据系统的逻辑与架构 | Engineering
本文展望数据科学未来,强调其对AI重要性。探讨科学数据系统挑战,提出收集处理原则,指出要重视数据系统逻辑与架构研究,建立标准协议框架,促进AI健康发展。
大模型「越用越快」!SpeedupLLM首次验证,大降56%推理预算
Emory大学研究者提出SpeedupLLM框架,利用动态计算资源分配和记忆机制,使LLM处理相似任务时推理成本降56%、准确率提升,论文系统性验证了LLM“越用越快”,为AI模型发展提供新思路。
叶子豪、陈天奇等人开源项目FlashInfer入选,MLSys2025最佳论文奖公布
近日,MLSys 2025公布最佳论文奖,FlashInfer等入选。FlashInfer由多机构合作发起,是灵活的LLM推理内核库,优化内存访问、有可定制模板和调度机制,性能提升显著。另一获奖论文提出Negativa - ML可消除ML框架臃肿。
在「想象」中练就真机能力:RISE,让VLA强化学习告别真机试错
香港大学李弘扬老师团队提出 RISE 框架,通过组合式世界模型让机器人在虚拟空间强化学习,解决传统 VLA 模型落地难题,在长程任务中性能提升显著,重新定义智能体理解世界的方式。
Paper2Video:学术研究论文讲解视频自动生成
学术演示视频制作耗力,Show Lab提出Paper2Video基准数据集和PaperTalker多智能体框架,可从学术论文自动生成演示视频。还引入定制化评价指标,衡量学术演示视频效果。