「多尺度生成」共找到 5656 篇相关文章
刚刚，李飞飞空间智能新成果震撼问世！3D世界生成进入「无限探索」时代
斯坦福大学教授李飞飞创业公司 World Labs 发布限量开放测试预览版空间智能模型 Marble。输入单张图片或文本提示，它就能生成可无限探索的 3D 世界，与谷歌 Genie 有显著区别，还支持导出高斯点云等。
ICLR 2026｜滑铁卢大学联合可灵提出UniVideo：统一视频理解、生成、编辑多模态
滑铁卢大学与快手可灵团队提出 UniVideo，是支持视频理解、生成与编辑的多模态模型。它采用双流架构，结合 MLLM 与 MM - DiT 能力，统一 10 个多模态任务，在多项基准超现有方法，代码已开源。
干掉 90% 的 BI 工程师：自动生成 SQL、洞察、预测，连图表都帮你画好
介绍了基于LLM和RAG的结构化数据问答系统，它能将查询转化为SQL语句执行，生成数据图表及分析。其看板用法新颖，可进一步分析、预测，免去大部分BI工作，对非技术分析人员友好。
精准调控大模型生成与推理！浙大&腾讯新方法尝试为其注入“行为定向剂”
ACL 2025中选论文里，浙大与腾讯联合团队提出STA方法，深入模型内部分析神经元激活模式，干预关键神经元，抑制有害行为、保留通用性能，还在多模型实验验证效果，并将部分方法开源。
ICML 2026 | 将多教师冲突转化为动态约束，破解多模态大模型推理对齐难题
在多模态大模型发展中，多教师知识蒸馏成提升性能关键，但教师模型存在“概念漂移”问题。悉尼科技大学团队提出 APO 框架，将模型间“漂移”转化为动态负约束，解决多模态大模型多师蒸馏概念对齐难题，工作被 ICML 2026 接收。
西交大 x A*STAR 论文：让 AI 学会「保持一致」，多图生成迎来关键突破丨CVPR 2026
西安交大与新加坡A*STAR团队提出论文《PaCo-RL: Advancing Reinforcement Learning for Consistent Image Generation with Pairwise Reward Modeling 》，将一致性问题转为“跨图比较”学习问题，结合强化学习实现能力闭环，提升多图生成一致性。
AI 一键生成网站之后，最残酷的差距出现了：代码不再值钱，审美决定生死
知名前端开发者 Wes Bos 认为，2026 年将是“设计复兴之年”。当 AI 能让任何人快速生成网站，真正的差异化将来自审美、取舍和打造独特体验的能力。如 Lando Norris 官网，靠精心设计吸引关注。
抛弃预定义Tool，首次提出通过动态工具生成的Agentic多模态Reasoning，破31%涨幅
视觉推理任务中，传统多模态大模型依赖预定义工具，灵活性与领域适应性差。PyVision 框架首次让 MLLM 在推理中实时生成、执行并迭代 Python 工具，在多类任务中显著提升性能，实现范式跃迁。
Zig 创始人直言，Bun 靠 Claude 生成的 Rust 重构版是“没人把关的烂代码”
Bun创建者用Claude智能体11天将Bun从Zig移植到Rust，虽通过测试，但Zig创始人Andrew Kelley批评其编程实践不规范，认为代码是‘没人把关的烂代码’，且AI生成代码缺监督会出问题。
不止是 Claude Code 平替：这个开源 CLI 还支持“多模型协作 + 子代理并行”
Kode 定位是在终端中完成代码库理解、文件编辑、命令执行等开发流程，有三大亮点：将多模型协作设为核心能力；支持 AGENTS.md 文档模式；终端体验好，有强大的补全系统。还介绍了使用方法和适用人群。