「零样本条件生成」共找到 2463 篇相关文章
何恺明新作:给扩散模型加正则化,无需预训练无需数据增强,超简单实现性能提升
何恺明最新论文研究扩散模型与表征学习的联系,提出Dispersive Loss正则化方法。它无需正样本对,有高通用性、低计算开销等优势,在多模型测试中提升了生成质量,在其他任务也有潜力。
智能体安全如何保障?首个企业级AI Agent应用评估标准欢迎共同起草
近期OpenClaw走红,AI智能体从“能理解、能生成”走向“能执行、能协作”,但企业面临智能体上线条件判断难题。智合标准中心组织起草《企业级AI智能体应用效能评估规范》,现公开征集起草单位与起草人。
清华&通院推出"绝对零"训练法,零外部数据大模型自我博弈解锁推理能力
清华、北通院和宾州州立大学研究人员提出“绝对零”训练法,让大模型通过自我博弈生成并解决任务获推理能力。测试显示,其训练出的模型超专家标注样本训练的模型,且能提升编程与数学推理表现。
让AI创作不千篇一律,提示词随机插词汇就行
最新研究发现,在AI开写前由人类提供开头或随机插入词汇,写作效果会更多样,AI写作同质化或因“启动条件”问题。研究创建三类同质化评价指标,还发现向系统提示注入随机词汇可提升模型输出多样性。
解决扩散模型过拟合的创新框架T-LoRA
预训练大型文本到图像扩散模型定制化时,样本有限易致过拟合。AIRI和HSE大学团队提出T - LoRA框架,动态调整训练能力、用正交初始化,实验显示其在单图像和多图像任务表现优,用户更偏好其生成图像。
AAAI 2026|AP2O-Coder 让大模型拥有「错题本」,像人类一样按题型高效刷题
在AI辅助Coding技术发展背景下,开源大语言模型生成代码有运行错误。上交博士团队提出AP2O方法,构建AP2O - Coder框架,借鉴人类学习模式,经实验验证能提升模型性能、抑制错误、提高样本效率,还适配通用模型。
刚刚,马斯克开源Grok 2.5:中国公司才是xAI最大对手
马斯克主导xAI正式开源Grok 2.5,Grok 3将半年后开源。Grok可在HuggingFace下载,运行有条件。虽Grok 2曾有不错表现,但网友对其参数权重、开源协议等有诟病。此外,还更新APP视频生成功能,马斯克称中国公司是xAI最大对手。
百万规模数据集打造人形机器人通用大模型,实现精细动作跨平台、跨形态动作迁移丨北大人大联合发布
北大和人大团队在通用人形机器人动作生成领域取得重大突破,首创通用动作生成框架Being - M0,构建百万规模动作生成数据集MotionLib,研发文本驱动动作生成模型,实现人体动作向多类型人形机器人迁移,文章将发表于ICML2025。
揭秘!腾讯如何训练多智能体像专家一样设计游戏场景
腾讯游戏提出游戏场景自动布局生成系统IntelliScene 2.0,利用图像引导生成3D场景。它构建多智能体工作流,结合高质量数据集,经模型微调、视觉解析等步骤生成场景,经评估效果良好,为AI生成三维信息提供新路径。
谷歌Nano Banana全网刷屏,起底背后团队
谷歌开发者节目展示了Gemini 2.5 Flash Image模型,它能快速生成高质量图像、保持场景一致。文中起底背后团队成员,还介绍模型技术亮点、与Imagen对比及未来能力展望。