「提示词压缩」共找到 730 篇相关文章
TPAMI | DC-SAM：打破SAM交互限制，基于循环一致性的图像与视频上下文分割方法
北京邮电大学联合南洋理工大学等机构发表论文，提出 DC - SAM 框架及 IC - VOS 基准。DC - SAM 含特征融合、正负双分支循环一致性提示生成等部分，实验在多基准测试获 SOTA 性能，为视觉大模型落地提供方案。
黑森林FLUX.2 Klein开源，亚秒级高质量图像生成和编辑，普通电脑就能跑
黑森林实验室发布开源的FLUX.2 Klein模型家族，是紧凑架构，将高质量图像生成与编辑速度压缩至亚秒级，在消费级显卡实现旗舰性能。其统一架构打破生成与编辑壁垒，还与NVIDIA合作优化。
RecGPT-阿里的LLM推荐系统落地方案
文章介绍阿里RecGPT推荐系统落地方案，包括召回和推荐可解释性两方向。召回采用三塔结构，通过挖掘用户兴趣生成商品标签提升召回多样性。还提及行为序列压缩、推荐归因等，以及大模型微调和评估方法。
如何用好 Codex？OpenAI 内部实践指南：7 个最佳应用场景，6 个使用 Tips
OpenAI Codex团队在活动中称积极用Codex构建产品。文章介绍其7个应用场景，如理解代码、重构迁移等，还有6个使用技巧，像从提问模式开始、组织好提示等，展示了Codex在开发中的强大作用。
OpenAI深夜发布ChatGPT Study：免费AI家教，彻底颠覆传统教育
今天凌晨1点，OpenAI发布ChatGPT Study学习模式，面向教育领域，有交互式提示等四种方法，能解读难题思路，免费版也有此模式。其底层有自定义系统指令，特色功能实用，不少内测用户已用它解决学习难题。
「幻觉」竟是Karpathy十年前命名的？这个AI圈起名大师带火了多少概念？
AI大牛Andrej Karpathy是命名大师，“幻觉”一词由他命名，2022年随ChatGPT火起来。他还提出软件2.0、3.0，氛围编程、细菌式编程等概念，转发带火上下文工程，平时推文也让一些问题受关注。
【医学影像分割】UN-SAM：一种高效且通用的细胞核分割模型
文章提出UN - SAM框架解决现有SAM在医学影像分割依赖人工标注、跨域泛化不足问题。它含三大模块，能自动生成提示、增强特征判别力和跨域分割精度，实验显示其在多数据集表现优，代码已开源。
叫板 OpenAI Sora？Manus 推出文生视频服务，计划向所有用户开放
近日，Manus AI 推出文本转视频生成服务，支持单条提示完成视频制作，目前供部分订阅用户抢先体验，计划向所有用户开放，对标 OpenAI Sora 等竞品。其母公司获投资，还与微软合作，系统有独特优势。
世界模型评测的最大盲区，被这个新基准捅破了
过去一年，‘世界模型’成视频生成领域热词，厂商强调产品要模拟真实世界运行规律，但业界评测一直未能精准检验其‘物体恒存’的认知能力。为此，研究者提出新基准MemoBench，测试了主流模型，揭示其短板。
为什么堆算力救不了大模型
文章指出大模型和人类大脑归纳规律路径不同，AI追求精确但脆弱的拟合，人追求粗糙但不变的压缩。大模型在可收敛系统表现惊艳，不可收敛系统则崩盘，未来AI产品核心是打造可收敛封闭环境。