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通用的dLLM开发框架,让BERT掌握扩散式对话
扩散式语言模型(DLM)因缺乏易用框架和训练成本高受限。伯克利与UIUC团队基于dLLM框架,让BERT学会对话,证明‘离散扩散 + 轻量级指令微调’可赋予BERT强生成能力,还开源全流程代码。
CVPR 25 |全面提升视觉感知鲁棒性,生成模型快速赋能三维检测
香港中文大学(深圳)等单位学者提出 DriveGEN 无训练自动驾驶图像可控生成方法,无需额外训练生成模型,通过两阶段策略扩展训练数据,提升三维检测模型鲁棒性,代码已开源。
ICML 2025 | 西湖大学吴泰霖研究员团队:组合生成式多物理场多元件PDE仿真
西湖大学吴泰霖课题组联合多方提出“组合生成式多物理场多元件PDE仿真(M2PDE)”,将仿真问题视为生成式概率建模任务。该成果在多任务测试中表现卓越,被ICML 2025接收。
VinciCoder:多模态统一代码生成框架和视觉反馈强化学习,数据代码模型权重已开源
中科院与美团团队推出 VinciCoder,打破多模态代码生成中 SFT 范式瓶颈。它将奖励机制转向视觉域,通过两阶段策略统一多样化代码生成任务,在多基准测试中表现卓越,为领域研究提供新范式。
生成视频总出物理bug?用VLM迁移+token级对齐,让燃烧在正确位置发生,碰撞遵循动量守恒丨CVPR 2026近满分接收
现有生成式视频模型多停留在“外观拟合”,未真正“物理建模”。中山大学等机构提出ProPhy,构建渐进式物理对齐框架,使模型有“分层物理理解”与“空间物理对齐”能力,论文被CVPR2026近满分接收。
每秒生成超30帧视频,支持实时交互!自回归视频生成新框架刷新生成效率
微软研究院与北大联合发布Next - Frame Diffusion (NFD)新框架,通过帧内并行采样、帧间自回归等方式,让视频生成在保持高质量的同时,效率大幅提升,还采用多项技术进一步优化。
社区供稿 | Index-AniSora 技术升级开源: 动漫视频生成强化学习
B站升级动画视频生成模型Index - AniSora技术并开源,支持多种二次元风格视频镜头一键生成。基于相关研究提出首个专为二次元视频生成的强化学习技术框架,构建奖励数据集、训练AnimeReward、提出GAPO优化策略,实验验证其有效性。
音画同步视频生成重磅开源!Character AI和耶鲁大学推出Ovi,让音、画在一个大脑里思考
Character AI和耶鲁大学团队推出开源模型OVI,它采用双骨干交叉模态融合架构,让音视频同步生成。其架构对称,用旋转位置嵌入技术对齐时间,训练策略分步进行,生成效果佳,为开源音视频生成提供新路径。
实时生成视频!StreamDiT每秒16帧,单卡生成
现有文本生成视频模型多为离线生成,无法满足实时交互需求。加利福尼亚大学与Meta联合提出StreamDiT模型,采用流匹配等方法,蒸馏模型可单卡每秒16帧实时生成512p视频,不过仍有伪影问题。
生成率从8%到60%:快手智能测试用例生成系统的四阶进化
快手研发效能团队构建智能用例生成系统,实现从手动编写到审核校验的模式转变。该系统历经四阶架构演进,将用例生成率从 8% 提升至 60% 以上,成为公司测试人员日常使用的标准化生产力工具。