「视频稀疏注意力」共找到 1234 篇相关文章
让AI作画自己纠错！随机丢模块就能提升生成质量，告别塑料感废片
来自清华、阿里等的团队推出S² - Guidance方法，通过随机丢弃网络模块动态构建子网络实现自我修正。它避免了其他方法繁琐调参，在文生图和文生视频任务中显著提升生成质量与连贯性，且计算高效。
8种LLM架构设计大比拼：从 DeepSeek-V3 到 Kimi K2，究竟有啥不同
文章对比了8种LLM架构设计，如DeepSeek-V3、OLMo 2等。介绍各模型关键技术，像DeepSeek-V3的多头潜在注意力和混合专家架构，还分析不同设计对性能、效率的影响，助读者了解LLM架构差异。
Cursor终结者？Grok 4正式登顶！马斯克扬言编程碾压，20万N卡年赚47亿美金！
时隔5个月，xAI发布通用模型Grok 4，后续还将推编码、多模态代理和视频生成模型。Grok 4已上线，有三个订阅版本。马斯克称其智能超博士生，在多基准测试中领先，编码或超Cursor。
刚刚，Google Veo 3.1 发布，Sora 还香吗？
Google 发布 Veo 3.1，重新定义 AI 视频生成天花板。它对叙事深度理解，新增音频生成，有四大核心能力。网友将其与 Sora 2 对比，二者各有千秋。还介绍了 Veo 3.1 使用方式及 Flow 平台成果。
除了prompting外，不动参数，如何改变模型行为？
文章指出传统提示工程控制大模型生成行为有缺陷，提出Steering Target Atoms (STA)方法。它用稀疏自编码器分解LLM高维表示，定位“原子知识组件”精准控行为，实验效果超现有技术，还能控制推理长度。
大模型如何"不训练"也能学习？——上下文学习的隐式权重更新机制
大型语言模型能通过上下文学习（ICL）在推理时即时学习新任务，无需修改模型参数。本文首次证明自注意力层与MLP层组合能隐式将上下文信息转为MLP层低秩权重更新，解释了ICL原理，为构建AI系统开辟新路径。
当ChatGPT也开始逐渐成为微信的模样。
OpenAI Blog提出目标是帮用户更好使用注意力，衡量标准是用户是否解决问题后离开，这与张小龙提出的微信“用完即走”理念相似。微信曾在流量时代坚持此理念，如今也面临桥与巢的矛盾。
估值200亿美元！可灵AI被曝剥离快手单独融资
The Information爆料，快手计划分拆旗下视频生成模型可灵AI，目标估值200亿美元并计划明年IPO。可灵已开始盈利，在海外表现出色。快手拆分是因估值重构、资源压力和人才等三层压力。
一手实测深夜发布的世界首个设计Agent - Lovart。
博主实测深夜发布的世界首个设计 Agent - Lovart。虽内测版细节粗糙，但大框架已现。它先匹配设计风格，再创建执行计划，还支持二次编辑等，集成多工具可生成视频等，未来或重写设计工作流。
11篇顶会论文之外，美图影像研究院做了一件事：让大众爱用AI
过去两年，AI 生成图片、视频变得容易，但让 AI 理解并按创作者意图创作很难。美图影像研究院过去几年围绕高频创作场景痛点展开研究，11 篇论文被国际顶会接收，成果通过产品落地转化为 AI 影像能力。