「知识增强生成」共找到 2889 篇相关文章
句子级溯源+生成式归因,C²-Cite重塑大模型可信度
在人工智能发展背景下,大模型内容可信度成焦点。北邮百家AI与小米团队提出溯源大模型C² - Cite,首创上下文感知归因生成技术,解决现有归因模型缺陷,已被WSDM 2026收录。
从0到1:天猫AI测试用例生成的实践与突破
本文阐述天猫技术团队在AI赋能测试领域的实践,讲述智能测试用例生成落地路径。介绍业界现状与天猫业务特性,给出实施策略,展示应用效果,还指出问题并对未来发展做了展望。
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。
可能是比Lovable还好的Vibe Coding产品-MiniMax Agent体验
作者测试MiniMax Agent,用其生成法国景点介绍、艺术家作品对比、攻壳机动队分析等网页。它能自主找信息、整理,生成图、音等。和Lovable对比,它表现更优,还支持免费试用。
第十届深港城市\建筑双城双年展专场论坛·生成出来,生存下去
第十届深港城市/建筑双城双年展《__生__:AI艺术单元》开启,专场论坛《生成出来,生存下去》聚焦AI艺术实践现实处境。活动邀请多领域人士参与,探讨技术对艺术生态影响,还组织夜间观展活动。
Agentic Enterprise:生成式软件重新定义企业形态|AGIX PM Notes
文章指出软件正从静态代码集合变为“Living Software”,企业是其理想训练环境。还提及市场资金流向、多起企业投资合作事件,如英伟达投资英特尔、OpenAI租服务器等,最后介绍了ETF流动性相关知识。
紫东太初开源视觉神经增强方法,即插即用终结多模态幻觉 | ACL 2025
中科院自动化所等团队提出VHR方案,通过“视觉神经增强”机制放大模型视觉关键注意力头输出,降低幻觉现象。此前主流方法多作用于最终输出阶段,VHR深入干预内部机制,还介绍了SSL语义引导方法。
视觉生成的另一条路:Infinity 自回归架构的原理与实践
本文整理自字节跳动韩剑在AICon 2025北京站的分享,以Infinity为例介绍自回归视觉生成原理,对比其与扩散模型,展示Infinity升级方案成果,它在高分辨率文本到图像任务能与扩散模型竞争。
解析天花板?TextIn xParse如何为RAG打造「零损耗」知识管道
在AI应用发展中,LLM与RAG系统成核心引擎,但项目落地时模型表现常难达预期,根源在于文档解析质量。TextIn xParse能为RAG打造‘零损耗’知识管道,本文从多方面对其解析能力进行了解读。
Wan 2.6 发布,可以参考视频进行角色扮演 & 终于有积分了:每天 150
Wan 2.6发布,积分从每天10个提升到150个。更新了主演、多镜头叙事、图像生成等新功能,如可将参考视频角色放入新场景,简单提示自动生成多镜头叙事视频等。