「多尺度特征融合」共找到 664 篇相关文章
用「传心术」替代「对话」,清华大学联合无问芯穹、港中文等机构提出Cache-to-Cache模型通信新范式
随着大语言模型发展,多智能体系统中现有T2T交流方式有信息丢失、语义模糊、延迟大问题。清华等团队提出C2C信息传递方式,以KV - Cache为媒介,提升了正确率和速度,还介绍了实现路径、优势及应用前景。
The Batch: 882 | Qwen3-Next 提速
阿里巴巴对开源权重模型 Qwen3 全新升级,发布 Qwen3 - Next - 80B - A3B 的 Instruct 和 Thinking 版本权重。其融合新研究成果,推理能耗低、速度快,还优化架构和训练方法提升效率与稳定性。
详解Github 35K+项目:打通200+数据源,构建企业级AI的数据统一入口,支持MCP【上篇】
文章实测开源的AI数据统一访问引擎MindsDB,介绍其架构、安装启动方法,展示跨多数据源统一查询、AI模型赋能数据查询等功能,还将在下篇介绍知识库与智能体特性。
从中国“霸榜”到全球开源,AI的新思考!GOSIM HANGZHOU 2025圆满收官
9月12 - 14日,GOSIM HANGZHOU 2025在杭州举办,吸引全球众多开源与AI相关人士。大会有2场Keynote、2大高端论坛、5大分论坛,还有Rust相关活动、Workshop、黑客松等,呈现开源与AI技术融合成果。
Meta和Scale AI闹翻!砸143亿买的高管跑路,业务也合作不下去
两个多月前,Meta豪掷143亿美元收购Scale AI 49%股份,如今双方在团队融合、业务合作方面产生纠葛。原Scale AI高管离职,Meta研究人员抱怨其数据质量低。双方后续发展不尽如人意。
清华团队开源发布首个结构化数据通用大模型
2025年8月29日,清华崔鹏教授团队联合稳准智能开源“极数”(Limi X)结构化数据通用大模型。它融合结构因果推断与预训练技术,适配多任务,性能超最优专用模型,已落地多个工业场景。
OmniHuman-1.5:让数字人拥有“思考”的视频生成新范式
现有视频数字人模型难捕捉角色本质,字节提出 OmniHuman - 1.5 框架。其核心创新是用 MLLM 提供语义引导、提出多模态 DiT 架构和伪末帧设计,使模型融合多模态信号,生成高质量角色动画。
ICCV 2025|训练太复杂?对图片语义、布局要求太高?图像morphing终于一步到位
图像处理中‘图像morphing’常见又有创意,但以往技术有训练复杂等问题。南洋理工大学等团队提出FreeMorph方法,无需训练实现图像变形,通过改进注意力机制解决特征丢失和过渡不连贯问题,实验效果佳。
孙凝晖院士:集成芯片带来三大科学问题
随着摩尔定律发展放缓,集成芯片与芯粒技术对高性能芯片设计制造愈发重要。孙凝晖院士在2025年度晶上系统生态大会指出,集成芯片是提升性能新路径,但芯粒集成度提升带来三大科学问题。
12.6k,谷歌这个开源项目炸了,全栈AI Agent
谷歌开源的Gemini Fullstack LangGraph Quickstart项目两周冲到12.6k star。它是使用React前端和LangGraph驱动后端Agent的全栈应用程序,能对用户查询做全面研究,有多项特征及明确的后端工作步骤。