AI资讯新闻榜单内容搜索-框架

AITNT-国内领先的一站式人工智能新闻资讯网站
# 热门搜索 #
搜索: 框架
混元OCR模型核心技术揭秘:统一框架、真端到端

混元OCR模型核心技术揭秘:统一框架、真端到端

混元OCR模型核心技术揭秘:统一框架、真端到端

腾讯混元大模型团队正式发布并开源HunyuanOCR模型!这是一款商业级、开源且轻量(1B参数)的OCR专用视觉语言模型,模型采用原生ViT和轻量LLM结合的架构。目前,该模型在抱抱脸(Hugging Face)趋势榜排名前四,GitHub标星超过700,并在Day 0被vllm官方团队接入。

来自主题: AI技术研报
7236 点击    2025-11-29 13:43
北大新作EvoVLA:大幅降低机器人幻觉,长序列成功率暴涨10%

北大新作EvoVLA:大幅降低机器人幻觉,长序列成功率暴涨10%

北大新作EvoVLA:大幅降低机器人幻觉,长序列成功率暴涨10%

具身智能的「ChatGPT时刻」还没到,机器人的「幻觉」却先来了?在需要几十步操作的长序列任务中,现有的VLA模型经常「假装在干活」,误以为任务完成。针对这一痛点,北京大学团队提出自进化VLA框架EvoVLA。该模型利用Gemini生成「硬负样本」进行对比学习,配合几何探索与长程记忆,在复杂任务基准Discoverse-L上将成功率提升了10.2%,并将幻觉率从38.5%大幅降至14.8%。

来自主题: AI技术研报
7467 点击    2025-11-29 09:58
Suno 与华纳达成重磅合作:AI音乐正式“转正”,但免费下载时代终结!

Suno 与华纳达成重磅合作:AI音乐正式“转正”,但免费下载时代终结!

Suno 与华纳达成重磅合作:AI音乐正式“转正”,但免费下载时代终结!

最近 AI 音乐圈的大新闻是一个接一个,但今天这个,简直就是核弹级的!那个让无数人又爱又恨的Suno,和音乐巨头华纳音乐集团(WMG),居然官宣合作了!你没听错,是合作!而且是全球首个大型“正版授权 AI 音乐”合作框架!这可不是小打小闹,这意味着 AI 音乐的“野蛮生长”时代可能要翻篇了。

来自主题: AI资讯
9125 点击    2025-11-27 22:25
从1965到2025,AI智能体终于向科学家开刀了……

从1965到2025,AI智能体终于向科学家开刀了……

从1965到2025,AI智能体终于向科学家开刀了……

科学发现的轨迹,如同交织在人类历史中的璀璨织锦,经历了一系列范式的演进。早期的探索,主要依赖于由直觉、反复试验或机缘巧合驱动的经验发现。随后,以牛顿力学为代表的理论框架,为我们洞察自然现象的基本原理提供了基石。

来自主题: AI技术研报
6444 点击    2025-11-27 09:44
告别抽卡、散装工具拼凑!通用AI视频智能体框架UniVA开源

告别抽卡、散装工具拼凑!通用AI视频智能体框架UniVA开源

告别抽卡、散装工具拼凑!通用AI视频智能体框架UniVA开源

在AI视频创作过程中,创作者常因频繁切换多种工具而疲惫,导致创作热情消磨。近期,多所高校联合开源的UniVA框架,像一位「AI导演」,能整合多种视频工具,提供从脚本到成片的一站式自动化体验,改变传统「抽卡」式创作,支持多轮交互和主动纠错,还能实现风格迁移、前传创作等功能,为视频创作带来高效与便捷。

来自主题: AI技术研报
8931 点击    2025-11-26 14:37
AAAI 2026 Oral | 悉尼科技大学联合港理工打破「一刀切」,联邦推荐如何实现「千人千面」的图文融合?

AAAI 2026 Oral | 悉尼科技大学联合港理工打破「一刀切」,联邦推荐如何实现「千人千面」的图文融合?

AAAI 2026 Oral | 悉尼科技大学联合港理工打破「一刀切」,联邦推荐如何实现「千人千面」的图文融合?

在推荐系统迈向多模态的今天,如何兼顾数据隐私与个性化图文理解?悉尼科技大学龙国栋教授团队联合香港理工大学杨强教授、张成奇教授团队,提出全新框架 FedVLR。该工作解决了联邦环境下多模态融合的异质性难题,已被人工智能顶级会议 AAAI 2026 接收为 Oral Presentation。

来自主题: AI技术研报
7956 点击    2025-11-25 15:30
NeurIPS 2025 | UniLumos: 引入物理反馈的统一图像视频重打光框架,实现20倍加速的真实光影重塑!

NeurIPS 2025 | UniLumos: 引入物理反馈的统一图像视频重打光框架,实现20倍加速的真实光影重塑!

NeurIPS 2025 | UniLumos: 引入物理反馈的统一图像视频重打光框架,实现20倍加速的真实光影重塑!

图像与视频重光照(Relighting)技术在计算机视觉与图形学中备受关注,尤其在电影、游戏及增强现实等领域应用广泛。当前,基于扩散模型的方法能够生成多样且可控的光照效果,但其优化过程通常依赖于语义空间,而语义上的相似性无法保证视觉空间中的物理合理性,导致生成结果常出现高光过曝、阴影错位、遮挡关系错误等不合理现象。

来自主题: AI技术研报
5782 点击    2025-11-25 10:03
通用的dLLM开发框架,让BERT掌握扩散式对话

通用的dLLM开发框架,让BERT掌握扩散式对话

通用的dLLM开发框架,让BERT掌握扩散式对话

扩散式语言模型(Diffusion Language Model, DLM)虽近期受关注,但社区长期受限于(1)缺乏易用开发框架与(2)高昂训练成本,导致多数 DLM 难以在合理预算下复现,初学者也难以真正理解其训练与生成机制。

来自主题: AI技术研报
7911 点击    2025-11-24 10:19