「扩散自回归架构」共找到 2206 篇相关文章
刚刚,DeepMind经典巨作再封神!ICML 2026大奖公布
ICML 2026大奖公布,杰出论文奖中两篇扩散模型论文获奖,立场论文奖指出AI安全工具被挪用问题。时间检验奖颁给DeepMind经典论文。获奖名单显示扩散模型研究热,AI安全需审视,AI研究进入深度清理阶段。
开源的 V0/Lovable 替代方案Libra AI
Libra AI是面向生产环境的AI原生开发平台,可通过自然语言交互管理Web应用全生命周期。它功能丰富,如AI智能编码、集成开发体验等。其开源有技术自主、架构灵活等好处,还介绍了技术架构、上手方式与部署方案。
AI 原生应用全栈可观测实践:以 DeepSeek 对话机器人为例
本文以 DeepSeek 对话机器人为例,介绍 AI 原生应用架构可观测需求、挑战与方案实践。分析 AI 领域痛点,提出阿里云 AI 全栈可观测架构,剖析大模型应用可观测技术,分享实战案例,还给出未来规划。
“老程序员”为啥不迷信 AI 带来的效率提升?聊聊 AI 编码的局限与现实
开发经验丰富的人对AI编码提升效率更保守,因现有开发模式下,AI编程效率提升有限。特定场景AI给力,但项目复杂时提升迅速下降,还分析了原因,最后提到微服务架构或在AI编程时代重新火起来。
高精度全身操控!从文本输入生成全身操控物体的动作
物体操控的整体动作生成是具广泛应用但极具挑战的任务,核心挑战在于手部与身体协调及关节式物体操控精度。香港大学提出协同扩散噪声优化框架CoDA,优化三个专用扩散模型,还采用BPS统一表示提高交互精度。
北大团队提出 SHINE:将任意文本转化为大模型 LoRA,仅需一次前向传播!
北大团队提出全新超网络架构 SHINE,仅需一次前向传播就能将任意文本转化为大模型 LoRA 参数,支持多轮对话。该方法实用潜力大、架构创新高效,训练流程成熟,推理快速,为大模型持续学习提供新思路。
ICML26 | 浙江理工大学马啸讲师和南京大学李武军教授课题组联合提出EMCES:为强化学习合成更有价值的样本
强化学习获取高质量样本成本高、风险大,现有基于扩散模型的样本增强方法有局限。浙江理工大学马啸讲师和南京大学李武军教授课题组提出 EMCES,将情景记忆机制引入可控扩散模型,提升下游强化学习算法表现,论文已被 ICML2026 录用。
基于大模型的领域场景开发:从单智能体到多智能体的React框架设计与实现
作者团队经历从提示词工程到流程编排模式各阶段,现设计架构升级,选用层级指挥模式的React框架,实现单智能体对工具调用的反思规划,后续还将迭代实现多智能体协作,同时提及技术选型、系统架构等内容。
蚂蚁·安诊儿医疗大模型:正式开源并登顶权威医疗榜单
近日,蚂蚁集团联合浙江省卫生健康委开源自研的蚂蚁·安诊儿医疗大模型。它基于蚂蚁百灵大模型架构,经深度训练,是参数规模最大的开源医疗模型。该模型在多评测中表现出色,有三阶段训练流程,架构高效、推理快,已开源助力行业发展。
牛芯基于UB协议,以IP筑牢生态根基
本文围绕牛芯半导体在UB协议生态中的IP布局展开。UB协议填补国内空白、打破国外垄断,牛芯的PHY IP等取得进展。还介绍其设计理念、架构优势等,如对等架构、单边语义等,以及在内存池、拥塞控制等方面的应用,助力开放算力生态。