「扩散式模型」共找到 8254 篇相关文章
字节押注AI Coding：百万月活的TRAE，如何改写开发者生态？｜甲子光年
字节跳动在火山引擎Force 2025原动力大会主推自研AI编程产品TRAE，其月活超百万，内部80%工程师在用。AI Coding能提升大模型能力，助字节逼近AGI。TRAE更新功能，未来或成独立开发超级个体。
强化学习之父：LLM主导只是暂时，扩展计算才是正解
新晋图灵奖得主、强化学习之父Richard Sutton在新加坡国立大学演讲时预测，大模型主导是暂时的，未来五年甚至十年内不是技术前沿。他认为AI应从依赖人类数据转向体验学习，强化学习潜力需靠扩展计算支撑。
一张俯视图，竟然能生成完整3D小镇？
获取高质量3D场景成本高、耗时长，现有3D生成模型扩展到完整场景生成时问题多。加州大学提出无需训练的3DTown框架，能从单张俯视图合成真实连贯3D场景，虽有挑战但表现优于基线方法。
原力灵机发布Realtime-VLA V2：从遥操作到真实部署，VLA提速的系统解法
原力灵机发布《Realtime - VLA V2》技术报告，在VLA控制下让机器人快速运动。实现数倍于遥操作采集训练数据的速度执行VLA，解决了遥操作数据采集、时序延迟等问题，还通过“油门式采集”提升速度，但离人类性能仍有差距。
他们在1993年就提出了Scaling Law
原来，Scaling Law在32年前就被提出了，不是2020年的OpenAI、不是2017年的百度，而是1993年的贝尔实验室。在一篇文章里提出一种预测方法，研究人员可以预测模型在更大数据集上的表现，这和现在大家常提的Scaling Law几乎一致。
让机器人「摸到」世界，复旦系新智具身完成近亿元天使轮融资
触觉具身智能成机器人与物理世界交互关键。新智具身获近亿元天使轮融资，背靠产学研融合与政策支持。其打造视触觉传感器等核心能力体系，解决触觉数据采集与模型融入难题，已切入工业场景。
Tabbit浏览器实测：AI终于学会帮我上网干活了
本文实测Tabbit浏览器，它刚正式发布且免费。与Arc、Atlas不同，Tabbit切换成本几乎为零，有智能标签整理、妙招功能、Agent智能代理等，还内置多个国内外大模型，但脚本妙招和智能标签整理有改进空间。
给定"标价"的 LLM 智能体，能规划出"最优"路径吗？
在LLM智能体多轮工具使用中，评估成本是难题。来自多所高校的团队推出CostBench基准，围绕旅行规划构建评估环境。评估顶尖模型发现其规划与适应能力有短板，并分析失效根源，还指出下一代智能体演进方向。
揭秘超节点，AI算力需要“统一的语言”
AI大模型热潮带动算力行业发展，中国AI芯片崛起，但单颗芯片算力不足、不同设备沟通有障碍成行业难题。华为发布“超节点”架构与“灵衢”技术，搞出“算力普通话”，目标是让算力系统更高效、灵活、省钱。
“AI版LeCun”自己讲解论文，自我进化智能体框架生成精美演讲视频
加州大学研究者提出自我进化的学术演讲智能体框架EvoPresent，它由四个智能体协作，核心美学模型PresAesth模拟人类审美判断。团队构建评测体系，实验显示其在内容与视觉设计上提升显著，让AI兼顾逻辑与美感。