「生成式基础模型」共找到 9073 篇相关文章
设计师大解放!清华发布「建筑平面图」自动生成模型 | ACL'25
清华大学吕帅团队提出FloorPlan-LLaMa模型,采用自回归生成架构与RLHF机制,解决传统平面图自动生成模型‘指标优秀但实际不可用’痛点,提升生成式平面图设计质量与实用价值。该论文被ACL录用获领域主席奖。
智谱联合清华开源多图参考视频生成模型,带来主体一致性新高度
合肥工业大学、清华大学和智谱开源多主体参考视频生成模型Kaleido。它用全新数据构建法和精巧架构,解决主角与背景混淆难题,实验显示其在多维度表现优异,超越现有开源模型。
从生成内容到创造体验,多模态大模型如何改变内容生产?
本文围绕云栖大会阿里巴巴发布的新一代多模态生成模型家族展开,介绍多模态大模型的技术演进方向,分析其对专业内容生产领域的改变与落地价值。
美团视频生成模型来了!一出手就是开源SOTA
美团开源视频生成模型LongCat - Video,参数13.6B,支持文生/图生视频,时长可达数分钟,生成视频真实自然,文生视频能力顶尖,整体质量优,采用MIT协议。还介绍了其功能、技术原理及美团此前的AI成果。
Meta全开源HumanCLAW:基础模型正进入具身智能的决策层
过去基础模型主要理解和描述物理世界,如今开始进入机器人控制栈。Meta等提出HumanCLAW,将高层行动与低层运动控制分开。评测显示当前模型在行动决策上存在不足,未来可从多方向推进研究。
效果非常不错!阿里昨开源图形海报生成模型Qwen-Image
阿里昨日开源多模态图像基础模型Qwen-Image,基于20B参数MMDiT架构,在复杂文本渲染和精确图像编辑方面有重大突破,支持多风格图像生成、智能图像编辑等,还介绍了使用、部署等方法。
自然意志发布Natura-1:面向物理世界的通用基础模型 | 5Y News
自然意志是专注物理世界通用智能的研究公司,本文正式发布其首个面向物理世界的通用基础模型Natura-1,介绍了模型技术方案、评测结果与发展路线。
VeRL-Omni:面向扩散和全模态生成模型的通用RL后训练框架
VeRL-Omni是面向多模态生成模型的通用RL后训练框架,覆盖多种架构。它有高效多模态rollout、灵活奖励引擎等特性,支持多种硬件,团队还验证了不同训练方式,后续将扩展模型与算法支持。
具身智能一步踏入Scaling Law!10B+基础模型,27万小时真实数据
AI机器人创业公司Generalist推出新型具身基础模型GEN-0,参数量10B+,专为多模态训练构建。该模型展现强大Scaling Law,能力可扩展,有和谐推理等特性,在多方面有突破,成果备受赞誉。
MIT发布自适应语言模型!新任务,自生成远超「GPT-4.1合成训练数据」
麻省理工学院提出自适应语言模型框架SEAL,让大模型生成微调数据和更新指令适应新任务。实验显示,其生成的合成数据微调效果超GPT - 4.1,在少样本学习和知识整合任务表现优异。