「GAN训练法」共找到 2410 篇相关文章
突破视觉仿真算力瓶颈！新一代具身智能仿真框架开源：高吞吐并行高保真渲染助力规模化训练
具身人工智能向以视觉为中心转型，但面临“看得真”和“训得快”难题。清华大学智能产业研究院等提出GS - Playground通用多模态仿真框架，融合高吞吐量并行物理仿真与高保真视觉渲染，成果被RSS 2026录用，将开源。
大模型能“原地”改参数了！字节Seed&北大新论文：测试时推理无需加层重训练
字节Seed和北大研究团队提出In - Place TTT方案，让大模型能“原地改参数”。它复用Transformer的MLP模块，解决现有TTT架构不兼容、计算效率低和优化目标不匹配问题，实验证明可提升模型长文本任务表现。
我用7个主流AI工具助手总结4篇写GEO公众号文章的分析及看法
作者白杨SEO参加国平老师线下分享活动，获AI相关启发。还用7个主流AI工具助手总结4篇GEO公众号文章，给出各篇核心观点，并分享自己看法，指出GEO尚无标准方法，企业应按需选择。
超越免训练剪枝：LightVLA引入可微分token剪枝，首次实现VLA模型性能和效率的双重突破
文章介绍LightVLA框架，它是用于提升VLA推理效率和性能的视觉token剪枝框架。针对VLA模型计算开销大、推理延迟高问题，提出两大创新，在LIBERO实验中性能超经典模型，还实现推理加速。
模型训练最重要的依然是 Scaling —— 对话阿里通义千问 Qwen 多语言负责人杨宝嵩 | Open AGI Forum
本文是对阿里通义千问Qwen多语言负责人杨宝嵩的专访。他透露Qwen一开始就将国际化视作核心战略，团队建立文化标注体系确保内容安全合规。还谈到多语言推理难题及应对策略，认为扩大模型规模和数据量仍重要，合成数据是延续Scaling Law的关键。
基础模型又一关键拼图，腾讯混元发布训练新范式「无相」：引入功能性记忆，打破静态权重枷锁
腾讯混元团队发布HY - WU范式，打破静态权重束缚，引入功能性记忆，实时生成个性化参数。应用于图形编辑基模效果好，在图像编辑任务表现优秀，还对未来AI架构提出多方面展望。
字节Seedream 4.0将全量开放！抢先评测来了，我们摸索出AI生图20种「邪修」玩法
近日，字节跳动内测豆包・图像创作模型 Seedream 4.0，支持多模态生图，核心能力显著提升。它将全量上线并开放给企业客户。实测显示其多模态融合出色，还与谷歌 Nano Banana 对比，各有优势。
刚刚！OpenAI训练GPT-4b攻克诺奖级“细胞再生”难题：效率狂飙50倍，连DNA损伤都能修复
OpenAI联手Retro Biosciences研发GPT - 4b micro用于蛋白质工程，让诺奖级细胞再生技术效率提升50倍，设计的新蛋白质还有DNA损伤修复功能，结果在多方面获验证。
该工作引来马斯克回复，让Gork破防：CoT是真正的推理，还是训练数据的统计插值？
大型语言模型（LLMs）的思维链（CoT）推理能力被视为突破性进展，但论文揭示CoT可能只是数据分布内的模式匹配幻象，通过实验证明其在分布偏移时表现急剧退化，挑战主流认知。
8B模型可以超过GPT-4o！并行KV Cache压缩支持的128K长度外推方法ParallelComp
大模型长文本推理存在瓶颈，作者提出 ParallelComp 方案。它有并行 Attention 分块、KV 缓存智能淘汰与注意力偏差校准三大创新，能让 8B 模型性能达 GPT - 4o 的 91.17%，特定任务超 GPT - 4o。