「生成式渲染器」共找到 2619 篇相关文章
Cursor只排第6！136国用户实测25款AI编码工具，第一名73%胜率，还是个新面孔
Design Arena评测平台用对抗式评测方法，让用户对AI模型生成的设计作品投票，评估其设计美学表现。文章总结了上榜的编码工具，如new.website胜率约73%排第一，还对比了不同类型模型的排名情况。
弃 Python 拥抱 JVM，Spring 之父 20 年后再造“革命性框架”：我从未如此确信一个新项目的必要性
Spring 之父 Rod Johnson 开源专为 JVM 生态设计的 AI 智能体框架 Embabel，旨在弥合生成式 AI 的‘承诺’与‘现实’差距。它采用 GOAP 方法保证确定性，有弹性执行与动态重规划能力，还引入多种机制确保可控性与安全性。
【万字长文】大模型训练推理和性能优化算法总结和实践
本文总结大模型落地的训练、推理和性能优化算法与实践，介绍语言模型发展，对比BERT、GPT等训练方式，分析生成式大模型问题，还阐述数据处理、推理优化及训练调优等内容，并给出不同场景技术选型建议。
Nano banana手办玩法火爆出圈！无需抽卡，效果惊了(°o°)
小某书被AI手办图刷屏，原来是谷歌的nano - banana（Gemini 2.5 Flash Image）模型爆火。文章实测其手办玩法，还介绍多种玩法，团队透露以文本渲染评估、原生多模态等核心技术，谷歌未来想整合模态实现AGI，还将举办黑客松。
CVPR 2025 Award Candidate | 英伟达等Difix3D+：用单步扩散模型修复 3D 重建伪影
3D重建领域中，NeRF和3DGS在新视角生成时易出现伪影，影响应用。英伟达团队提出Difix3D+，将预训练2D扩散模型用于3D渲染，单步去伪影，效率高、有泛化力，实验效果领先。
一文彻底看懂 Google 最新开源 A2UI 协议：如何让 AI Agent “说出UI” ？
本文深入解读Google最新开源的A2UI协议，它让AI Agent学会“说UI的语言”，用安全、声明式格式将UI需求发至前端渲染。文中分析Agent UI面临的挑战，介绍A2UI设计思想、工作流程，还提及它与AG - UI、CopilotKit的关系及未来展望。
百万规模数据集打造人形机器人通用大模型，实现精细动作跨平台、跨形态动作迁移丨北大人大联合发布
北大和人大团队在通用人形机器人动作生成领域取得重大突破，首创通用动作生成框架Being - M0，构建百万规模动作生成数据集MotionLib，研发文本驱动动作生成模型，实现人体动作向多类型人形机器人迁移，文章将发表于ICML2025。
揭秘！腾讯如何训练多智能体像专家一样设计游戏场景
腾讯游戏提出游戏场景自动布局生成系统IntelliScene 2.0，利用图像引导生成3D场景。它构建多智能体工作流，结合高质量数据集，经模型微调、视觉解析等步骤生成场景，经评估效果良好，为AI生成三维信息提供新路径。
刚刚，AI大牛Karpathy又提新概念：像细菌一样写代码？
AI大牛Andrej Karpathy继Vibe Coding后提出「细菌式编码」，受细菌代码启发，有小而精简、模块化、自包含特点，其核心是让代码利于共享。它适合快速原型开发，也有局限，建议兼顾两者。
谷歌Nano Banana全网刷屏，起底背后团队
谷歌开发者节目展示了Gemini 2.5 Flash Image模型，它能快速生成高质量图像、保持场景一致。文中起底背后团队成员，还介绍模型技术亮点、与Imagen对比及未来能力展望。