「视觉Tokenizer」共找到 1235 篇相关文章
生成视频总出物理bug？用VLM迁移+token级对齐，让燃烧在正确位置发生，碰撞遵循动量守恒丨CVPR 2026近满分接收
现有生成式视频模型多停留在“外观拟合”，未真正“物理建模”。中山大学等机构提出ProPhy，构建渐进式物理对齐框架，使模型有“分层物理理解”与“空间物理对齐”能力，论文被CVPR2026近满分接收。
10秒视频token超5万，O(n²)跑不动？用后训练线性化框架实现1.71倍加速，推理成本大降｜CVPR'2026
视频生成进入大规模时代，但计算成本高，自注意力复杂度O(n²)跑不动。研究团队提出LINVIDEO后训练框架，无需数据和重新预训练，实现视频扩散模型线性化替换，保持生成质量，加速推理并降低成本。
Token售卖已无溢价、大模型公司转型“系统商”？记忆张量 CTO 李志宇：智能体能力会拉开差距，长期记忆与状态管理成竞争核心
InfoQ 采访记忆张量 CTO 李志宇，他指出 Scaling up 经济效益下降，大模型公司正变系统公司，核心是长期记忆与状态管理能力。2026 年若模型无代际差，价格战或加剧。智能体是主赛道，但现有模型推理能力不足。
每个token都在亏钱，但ARR9个月破亿！从烧光现金、裁掉一半员工到反杀Cursor，Replit CEO曝一年内如何极限翻盘
2024年初到2025年9个月内，Replit的ARR从不到1000万美元突破1亿美元。其增长基于系统性战略，从基础设施整合发力。创始人分享发展历程，还谈到AI编程趋势及产品边界等内容。
14小时近500 Star！快速进阶LLM/AI的必读系列
文章推荐快速进阶LLM/AI必读系列，涵盖Tokenization、Vectorization等多方面，列举大量论文及资料链接，如BERT、TensorFlow等相关资料，助力读者学习。
这个周末，很多人都在等一个额度重置，以及对 Work 模式的吐槽
ChatGPT Work 模式上线后，Token 消耗快，用户等额度重置。该模式与 Codex 易混淆，前者处理通用知识类长任务，后者面向软件开发。国内外产品纷纷推 Work 模式，未来或融合。
突然变强！速度翻4倍，GPT Pro惊现「神级」操作，网友怀疑GPT-5.5已就位
OpenAI悄悄完成GPT Pro模型升级，其速度提升、视觉理解能力增强。同时，代号「Spud」的GPT - 5.5已完成预训练，发布在即，AI竞争将更激烈。
ImageNet分数越高，生成反而越糊？iREPA给出解释
Adobe Research论文指出，视觉模型在ImageNet分类准确率高，生成效果未必好，全局语义强易压扁空间结构。iREPA修改REPA训练流程，削弱全局干扰，提升了生成质量。
Qwen2.5VL新玩法，看电影讲故事
本公众号关注AI前沿技术，分享实战案例与课程。介绍视觉叙事技术及挑战，基于Qwen2.5 - VL 7B模型微调Qwen Storyteller，构建StoryReasoning数据集，还给出实战代码及相关链接。
Qwen2.5VL又多一个娱乐场景，看电影讲故事
文章聚焦Qwen2.5VL新娱乐场景“看图讲故事”。介绍视觉叙事目标、挑战，讲述基于StoryReasoning数据集微调Qwen Storyteller模型的解决思路，含核心技术，还给出实战代码及相关链接。