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字节开源DreamO,一个框架包揽多种图像定制需求
近期图像定制研究展示大规模生成模型潜力,但多数方法通用性有限。字节提出DreamO框架,支持多种图像定制任务,有特征路由约束机制,能解决特征冲突,还介绍其技术原理与各任务效果。
FairyGen:AI 把孩子的画“动”起来,个性化教育和动画创作
FairyGen 能将孩子画作变成卡通短片,通过多模态大语言模型构思分镜脚本,采用分层建模处理前景人物动作与背景动态。其生成流程分四阶段,但也存在前景角色重建不准、背景生成不稳定等问题。
产品研发AI提效实践:PRD智能体在需求领域的提效探索
随着AI发展,企业探索用其优化产品开发流程。文章介绍PRD和系分智能体落地进展,目标提升产研效率、规范文档管理,阐述技术方案、能力展示,也指出RAG链路等方面挑战及后续研究方向。
从需求到研发全自动:如何基于Multi-Agent架构打造AI前端工程师
本文介绍蚂蚁消金前端团队打造的Multi - Agent智能体平台“天工万象”。阐述其技术实践,对比多Agent与统一型Agent、ReAct范式与固定工作流优劣,还介绍专业智能体建设,分享开发中的思考与经验。
超低标注需求,实现医学图像分割!UCSD提出三阶段框架GenSeg
GenSeg用AI生成高质量医学图像及对应分割标注,在仅有几十张样本时也能训练出媲美传统深度模型的分割系统,显著降低医生手工标注负担。它是通用、与模型无关的框架,可集成到现有分割模型。
从提需求到部署发布,全AI全自动化后,研发效能全面跃升
文章介绍腾讯在研发中推进AI全自动化,将自动化向上下游环节延伸,分L1、L2、L3阶段演进。阐述了面临的挑战及应对举措,分享人机协同和全自动化交付实践,展示效果数据,展望未来双轮驱动体系。
对话 Roto:让视频实时可交互、足够个性化,我们要做 AI 时代的 Netflix
Roto定位是全球首个互动开放世界视频平台。创始人David Xu曾就职独角兽企业,涉足多模态生成。团队经多次方向调整,决定大胆探索极致创新。目前产品技术不成熟,但已探索新内容形式,还将在广告实现商业闭环。
生成式AI第二阶段:个性化AI助理 + AI Agent将颠覆我们的生活工作方式
生成式AI已迈入第二阶段,核心是能“动手办事”的AI智能体。未来AI以AI助理和AI代理形式存在,两者协同工作将带来工作方式革命,但面临记忆、信任、伦理等挑战。
精准医疗与AI融合:数据驱动下的个性化健康未来|甲子引力X
在「2025甲子引力X中国科技产业投资大会」上,5位投资人围绕AI赋能医疗投资的机遇与挑战展开探讨。他们各有投资偏好与见解,还指出风险,最后畅想了AI改造后的健康未来。
从需求分析到代码生成,LLM都能干点啥?一文读懂291个软工Benchmark!
大语言模型重塑软件工程各环节,但缺乏评估其在该领域表现的系统工具。浙江大学等机构团队首次对291个软件工程Benchmark系统综述,分析现状、痛点并给出改进方向。