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0人工参与实现梯度更新!MIT新框架让AI自动生成微调数据,权重自主升级

MIT提出新强化学习框架SEAL,让模型生成微调数据和自我更新指令,实现权重更新。无需人工,模型能自动梯度更新。经知识注入和小样本学习实验验证效果,还介绍了其双循环工作机制。

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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。

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百川开源医疗增强大模型 Baichuan-M2:更符合中国临床诊疗场景, 4090 单卡部署

百川智能发布并开源医疗增强大模型 Baichuan-M2,以更小尺寸反超 OpenAI 新模型。它 4090 单卡部署,成本低,在 HealthBench 评测表现佳,免费开源,更适配中国临床诊疗场景。

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CVPR 2026新规:强制披露算力成本,高效率、高透明度论文获三项认

CVPR2026出台‘计算资源报告表(CRF)’试点计划,要求论文作者报告研究中使用的计算资源,提交报告不影响论文接收决策,展示出色计算效率和透明度的论文获认奖项。

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写2000字提示词,不如先一键生成3D白模!AI视频创作进入“预演时代”

随着AI模型能力增强,科班人士利用其专业能力在AI视频创作赛道优势明显。updream预演台将影视行业预演工作流引入创作画布,解决了AI视频生成中‘拍什么’和‘怎么拍’的问题,虽有局限但意义重大。

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ICML 2025|多模态理解与生成最新进展:港科联合SnapResearch发布ThinkDiff,为扩散模型装上大脑

现有扩散模型缺乏多模态推理创作能力,在算力和数据不充裕时实现该功能是难题。ICML2025上,港科联合SnapResearch提出ThinkDiff,以较少资源让扩散模型有思考能力,开辟多模态理解生成新路径。

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实战·Agentic 上下文工程(下):实现一个自我学习与进化的智能体原型

文章参考ACE论文架构与提示词设计,实现自我学习与进化的ACE智能体原型。介绍整体架构、各模块实现逻辑、工作流组装测试,也指出当前问题如LLM表现波动大等,并给出改进方向。

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首次实现第一视角视频与人体动作同步生成!新框架攻克视角-动作对齐两大技术壁垒

新加坡国立大学等联合发布EgoTwin,首次实现第一视角视频与人体动作联合生成,攻克视角 - 动作对齐与因果耦合瓶颈。它基于扩散模型,通过三大创新设计解决核心难题,实验性能超基线,为多领域应用提供落地基座。

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AAAI|东方理工陈云天等:教会视频扩散模型“理解科学现象”,从初始帧生成整个物理演化

东方理工陈云天等团队在论文中提出让视频扩散模型学习“潜在科学知识”的框架,方法分三步,在流体和台风数据实验中表现超主流方法,展示生成式AI在科学建模的探索。

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谷歌量子计算重磅突破登上Nature:首次实现验证量子优势,比最快超算快13000倍

谷歌量子AI团队宣布里程碑式算法突破,其Willow芯片运行“量子回声”算法,首次在硬件上实现验证量子优势,执行特定任务比最快超算快13000倍,为多领域应用铺平道路。

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