「能量驱动Transformer」共找到 844 篇相关文章
老黄自曝刚报废50亿美元显卡!亲自审查4.2万名员工薪酬,100%都加薪
黄仁勋在采访中透露报废50亿美元显卡,坚持先下单先得分配H100芯片。他亲自审查员工薪酬,称100%会加薪。认为AI是伟大“技术均衡器”,天价AI合同合理,还谈及芯片保值、中美AI竞赛等话题。
免剪辑直出!AI生成多角色同框对话视频,动态路由精准绑定音频
Bind-Your-Avatar基于扩散Transformer框架,通过细粒度嵌入路由将语音与角色绑定,实现精准音画同步,还引入数据集MTCC和基准测试,实验显示其在身份保真和音画同步上优于现有方法。
MariaDB LTS 年度发布集成了向量搜索
MariaDB发布2025年度LTS版本11.8,引入集成向量搜索功能,适用于AI驱动和相似性搜索应用。还增强了JSON功能,提供时态表。新向量数据类型利于机器学习等应用,同时解决了2038年问题。
光场显微飞跃AI时代!清华等首提SeReNet:毫秒级高分辨光场三维重建
SeReNet是物理驱动的自监督三维重建网络,能毫秒级实现高保真、高分辨光场三维重建,摆脱对标签数据依赖。它全链路建模应对复杂干扰,在多实验展现价值,推动生物成像技术发展。
ACL'25 | CIGEval:一种基于多模态大模型的可控生图评测智能体
阿里国际AI团队提出CIGEval,这是基于多模态大模型驱动的图像生成评估智能体框架。它集成多功能工具箱,通过任务拆解与工具调度提升评估准确性与可解释性,已在ComfyUI - Copilot上线。
谢赛宁等推出统一多模态模型!替代VAE实现图像理解/生成双SOTA,代码权重数据集全开源
谢赛宁等团队推出统一多模态模型Blip3 - o,用扩散Transformer生成CLIP图像特征,采用顺序预训练策略。对比多种设计方案,确定CLIP + Flow Matching最佳,模型在多任务测试表现卓越且全开源。
陶哲轩DeepMind梦幻联动,最强通用科学Agent来了!一口气解决芯片设计、矩阵乘法和300年几何难题
谷歌DeepMind与陶哲轩等打造的AlphaEvolve是LLM驱动的进化编码Agent。它能优化计算生态、调度数据中心等,还解决了数学难题,已在谷歌内部使用,现开启早期邀测试用。
拆解、对比与优化:LLM工具智能体的五种任务规划与执行模式
文章探讨了大语言模型驱动的AI智能体的五种任务规划与执行模式,包括ReAct、Plan-and-Execute、静态Workflow、Workflow+局部智能、模块化的分层规划,分析其优缺点、适用场景,还给出优化方法。
大厂代码库几百万行,Claude Code怎么跑起来的?Anthropic首次公开全套打法
Anthropic发布文章总结Claude Code在企业规模部署的最佳实践。Claude Code导航类似软件工程师,与RAG驱动工具不同。其harness由多扩展点组成,在部署中有三种常见配置模式,还给出应用建议。
告别“氛围编程”:基于 Harness 治理和 SDD 的团队级 AI 研发范式演进与实践
本文作者王树新分享团队级AI研发范式演进与实践。指出AI Coding存在自由发挥、效率降低、关键信息丢失问题,分析出码率提升却未提效的原因,引入SDD与Harness解决问题,并介绍全流程自动化实践。