「生成式预训练」共找到 4004 篇相关文章
ACMMM 2025 | 北大团队提出 InteractMove:3D场景中人与可移动物体交互动作生成新框架
北大团队在ACMMM 2025发布InteractMove,首次提出含可移动物体3D场景中基于文本的人 - 物交互生成任务,构建数据集与创新框架,在多指标领先,代码与模型已开源。
YOLO12改进引入DINOv3少样本目标检测精度飙升,分享训练自定义数据集代码
Meta 人工智能研究院的 DINOv3 是基于自监督学习的视觉大模型,解决诸多问题且无需微调,在多任务表现出色。将其引入 YOLO12 后,在不同规模数据集上检测性能显著提升,还分享训练自定义数据集代码。
CJA | 北航罗明强教授团队:一种基于生成式人工智能的快速结构化飞行器概念设计方法
目前人工智能为飞机概念设计提供方案,但存在数据需求大等问题。北航罗明强教授团队提出基于LLMs的设计方案生成方法,开发原型系统,实验表明LLMS有相当设计能力,该方法可降成本、提效率。
比传统方法强7倍:Anthropic物理隔离危险知识,重塑大模型安全训练范式
Anthropic团队提出选择性梯度掩码技术(SGTM),在训练阶段将危险知识物理隔离到特定参数并剔除,实现安全性与通用能力更好平衡,抗恢复性是传统方法7倍,还能处理未标记危险数据。
Figure抛弃10万行C++代码!用1000小时人类数据训练神经网络,实现全身控制基础模型
美国机器人公司Figure推出具身大脑Helix 02及家务demo。其搭载的Figure 03在厨房自主完成复杂任务,且实现端到端全身控制。新引入的System 0基于人类数据训练,替代大量手写代码,还展示多种灵巧操作。
NeurIPS 2025 | 面向具身场景的生成式渲染器TC-Light来了,代码已开源
TC-Light 是中科院自动化所张兆翔教授团队研发的生成式渲染器,能对长视频序列重渲染,减少 Sim2Real Gap 及实现数据增强。它克服了时序一致性和计算开销挑战,性能优于现有技术,论文与代码已开源。
AI“读书”合法了:美法院最新裁定,无需作者同意,已购书籍可用于训练AI
美国法院裁决允许Claude背后公司Anthropic,在未经作者许可下用合法购买的已出版书籍训练AI,参考“合理使用”原则,认为属“转化性使用”。此前也有类似AI版权诉讼案例。
AI训练初创公司Mercor,年运收入4.5亿美元,冲击100亿美元估值
AI训练初创公司Mercor正洽谈C轮融资,目标估值100亿美元或更高。它为OpenAI等对接专家,还提供数据标注服务,年化运营收入近4.5亿美元,但也面临Surge AI等对手竞争,OpenAI新平台或带来新威胁。
阿里开源Qwen3-Coder-Next,80B参数仅激活3B的MoE顶尖编程助手
阿里开源小型MoE代码模型Qwen3 - Coder - Next,总参数量800亿但仅激活30亿参数,在代码生成等任务表现出色。团队构建训练技术栈解决数据匮乏,模型训练分阶段,多领域专家模型能力整合,基准测试性能强劲。
写2000字提示词,不如先一键生成3D白模!AI视频创作进入“预演时代”
随着AI模型能力增强,科班人士利用其专业能力在AI视频创作赛道优势明显。updream预演台将影视行业预演工作流引入创作画布,解决了AI视频生成中‘拍什么’和‘怎么拍’的问题,虽有局限但意义重大。