ConsistEdit来了:无需训练,实现高精度、高一致性的视觉编辑新范式
ConsistEdit来了:无需训练,实现高精度、高一致性的视觉编辑新范式无需额外训练即可适配预训练生成模型的编辑方法,凭借灵活、高效的特性,已成为视觉生成领域的研究热点。这类方法通过操控 Attention 机制(如 Prompt-to-Prompt、MasaCtrl)实现文本引导编辑,但当前技术存在两大核心痛点,严重限制其在复杂场景的应用
无需额外训练即可适配预训练生成模型的编辑方法,凭借灵活、高效的特性,已成为视觉生成领域的研究热点。这类方法通过操控 Attention 机制(如 Prompt-to-Prompt、MasaCtrl)实现文本引导编辑,但当前技术存在两大核心痛点,严重限制其在复杂场景的应用
就在几小时前,Gemini 3.0重磅发布。随着而来的还有其颠覆性的AI原生IDE产品——Antigravity,这不只是一个新工具那么简单。谷歌的这次发布,将三个核心开发工具,AI代理(Agent)、代码编辑器(Editor)和浏览器(Browser) 集成在了一起,构建了由AI驱动、从编码、研究、测试到验证的完整闭环,一举打通了自家的生态。
在基础模型领域,模型规模与性能之间的缩放定律(Scaling Law)已被广泛验证,但模型增大也伴随着训练成本、存储需求和能耗的急剧上升。如何在控制参数量的前提下高效扩展模型,成为当前研究的关键挑战。
从浪漫订婚到失落痛哭,AI爱情正在撕开新的社会裂缝。在哈佛MIT,一项研究揭示:AI伴侣既能抚慰孤独,也可能让人陷入依赖。当《Her》变成现实,我们或许才刚刚面对真正的挑战。
近年来,以 Veo、Sora 为代表的视频生成模型展现出惊人的合成能力,能够生成高度逼真且时序连贯的动态画面。这类模型在视觉内容生成上的进步,表明其内部可能隐含了对世界结构与规律的理解。更令人关注的是,Google 的最新研究指出,诸如 Veo 3 等模型正在逐步显现出超越单纯合成的 “涌现特性”,包括感知、建模和推理等更高层次能力。
AI智能体正把医疗AI从「看片子」升级成会思考、能行动的「医生搭档」。研究人员发表的最新综述,用通俗语言拆解智能体如何读懂多模态数据、像专家一样规划决策,又能扮演医生、护士、健康管家等多重角色;同时提醒:越智能越危险,必须配套严格评估、隐私保护与伦理护栏,才敢让它走进真实诊疗。
单Transformer搞定任意视图3D重建!
高强度招聘 AI 人才的同时,字节 Seed 的核心研究者也在外流。
中科大 LDS 实验室何向南、王翔团队与 Alpha Lab 张岸团队联合开源 MiniOneRec,推出生成式推荐首个完整的端到端开源框架,不仅在开源场景验证了生成式推荐 Scaling Law,还可轻量复现「OneRec」,为社区提供一站式的生成式推荐训练与研究平台。
上周,来自 Anthropic 的研究人员表示,他们最近观察到“首个由 AI 协同操作的网络攻击行动”,在一次针对数十个目标的攻击活动中,他们检测到有黑客使用该公司的 Claude AI 工具参与行动。不过,外部研究人员对 Anthropic 这一发现的评价要谨慎得多。