「组合生成建模」共找到 2524 篇相关文章
告别多奖励跷跷板：Flow-OPD将多教师OPD带入图像生成
中国科学技术大学等机构团队提出Flow - OPD，这是首个将OPD引入流匹配模型的统一多任务后训练框架。它解决了流匹配模型后训练对齐中多任务的梯度冲突等问题，效果良好，未来有多个拓展方向。
4B参数实现理解、推理、生成、编辑一体化！InternVL-U重磅开源
上海人工智能实验室联合多所高校开源多模态一体化模型 InternVL-U，仅 4B 参数，突破现有统一多模态模型瓶颈，在复杂场景超越 14B 级模型，已全面开源，提供推理代码等。
北大大牛团队最新顶会，首次让AI能够生成真实火焰
北京大学陈宝权教授团队提出 FieryGS 框架，被 AI 顶会 ICLR 2026 接收。它将多模态大模型、燃烧物理仿真与 3D 高斯溅射融合，首次在 3D 重建中实现物理可信、语义感知且可控的火焰合成，推动数字孪生发展。
强化学习教父重出江湖， 生成式AI的时代要结束了？
新智元报道，强化学习之父Richard Sutton称GenAI时代正结束。他加入ExperienceFlow.AI，要让AI靠「经验」觉醒。该公司定位打造「经验驱动的去中心化超级智能」，认为AI下一阶段应从世界中学习。
Agentic Enterprise：生成式软件重新定义企业形态｜AGIX PM Notes
文章指出软件正从静态代码集合变为“Living Software”，企业是其理想训练环境。还提及市场资金流向、多起企业投资合作事件，如英伟达投资英特尔、OpenAI租服务器等，最后介绍了ETF流动性相关知识。
扩散LLM推理新范式：打破生成长度限制，实现动态自适应调节
随着扩散大语言模型成为热门，但其推理时存在预设固定长度的限制。香港中文大学 MMLab 等提出 DAEDAL，赋予模型根据问题自主调整回答长度的能力，在性能和计算效率上有提升。
MoE推理「王炸」组合：昇腾×盘古让推理性能狂飙6-8倍
在通往AGI进程中，MoE模型成大模型推理提效关键。华为推出Pangu Pro MoE 72B模型，经多方面优化，推理性能提升6 - 8倍。还采用多种策略和算法，在昇腾不同平台展现卓越性能，为大模型落地提供支撑。
AI生成内容行标来了！工信部立项管理，欢迎参与起草
据工信部通知，清华大学牵头的《元宇宙 共性服务 数字内容管理要求》行业标准获批立项并征集起草单位与专家。此为全国首部聚焦元宇宙数字内容标准，覆盖多环节，助力产业健康发展。
NIPS 2025 Spotlight | 港大提出TreeSynth方法，一句话生成百万规模数据集
港大团队提出TreeSynth方法，受决策树启发，将数据合成问题映射到其空间分割机制。它采用两阶段流程，能从零合成数据，还可优化现有数据集。实验显示其在多基准任务上性能提升显著，可扩展性佳。
T2R-Bench发布：业内首个由表格生成报告工业基准
为解决大语言模型将表格信息转化为报告的难题，研究团队提出“表格到报告”任务，构建双语基准T2R - bench，其涵盖多垂域表格，还设计评价指标体系，实验显示大模型在该基准上提升空间大。