「生成式任务」共找到 4159 篇相关文章
谷歌Gemini Diffusion:1500 token/秒,快如闪电!
谷歌DeepMind在I/O 2025上推出实验性模型Gemini Diffusion,将扩散技术用于文本生成。它每秒能生成约1500个token,比Gemini 2.0 Flash - Lite快5倍,具备高响应速度、文本连贯性等优势。
强化学习也能预训练?效果可提升20倍,华人新作引爆RL新范式!
伯克利团队提出新方法InFOM,不依赖奖励信号,能在多任务中超强迁移与推理。在36个基于状态和4个基于图像的任务测试中,InFOM表现出色,在jaco任务上改进达20倍。
扩散不死,BERT永生!Karpathy凌晨反思:自回归时代该终结了?
苹果前员工Nathan Barry得出BERT本质是文本扩散一步的结论,将表示学习算法改造成生成算法。OpenAI创始员工Karpathy对此沉思,认为生成逻辑在LLM架构中可变。实验证明RoBERTa可转为生成引擎。
Nature重磅研究:大模型让你变得更聪明还是更笨了?创造力增强还是扼杀了?
《自然》研究表明,大语言模型对创造力的影响取决于任务。简单任务中,它像灵感助推器,分担认知负荷;复杂任务里,易致‘创意固化’,长期依赖还可能使大脑‘变懒’。需按需调节使用。
实测Gemini图片转视频新功能,终于蹲到经典梗图后续了(doge)
Gemini接入带声音的图片转视频功能,作者实测该功能。用开盒指令测试,生成速度较快;还尝试给梗图加后续,发现生成精确内容需详细提示词,且不能生成具体真人形象内容。
告别通用具身模型崇拜:具身智能走向异构策略编排
当VLA、WAM等机器人控制策略在各自任务中表现出色,如何为子任务匹配合适策略成完成复杂长时序任务关键。RoboHarness解决异构策略协同难题,通过协同调用策略提升成功率。
逐个token太慢!大模型原生并行出token,CMU、英伟达新作Multiverse
卡耐基梅隆大学(CMU)和英伟达研究者提出Multiverse,这是能实现原生并行生成的新型生成模型。它解决了现有并行生成模型缺乏连贯性等问题,通过多方面协同设计构建推理模型,还开源了生态系统。
没想到 50 岁了我开始手搓小游戏:灵光闪现
作者池建强分享AI领域“生成涌现”现象,以Gemini 3.0演示为例,又介绍蚂蚁集团的灵光App,其闪游戏功能让普通用户用一句话生成小游戏,能修改迭代,体现AI构建系统能力,创作平权或到来。
终于不用羡慕老外了!美团竟然做出了类似V0&Bolt的AI编程神器
美团推出零代码应用生成工具NoCode,类似V0&Bolt。它功能强大,能生成复杂网页应用,支持提示词生成、自动优化、快速部署等,还自带数据库服务,免费且无需邀请,为国内Vibe Coding带来曙光。
图生视频新玩法刷爆外网:图上画两笔就能动起来,终于告别文本提示
Higgsfield AI 是专注 AI 视频生成的初创公司,近期发布 Draw-to-Video 和 Product-to-Video 功能,前者画图形元素就能生成视频,后者可拖拽生成广告视频。它还常上新功能、集成热门模型,官网功能模板丰富。