5B参数+4060Ti,10秒出图,全流程开源可复现!补齐统一多模态生成编辑的开源版图,让高质量图像生成真正变得更轻量、更普及
5B参数+4060Ti,10秒出图,全流程开源可复现!补齐统一多模态生成编辑的开源版图,让高质量图像生成真正变得更轻量、更普及统一多模态生成编辑模型,正在走向“重器化”
统一多模态生成编辑模型,正在走向“重器化”
前两天看到一个问题,“普通人要 OpenClaw 有什么用?”
上海交通大学钟志航团队联合上海人工智能实验室、西北工业大学、四川大学等高校在 CVPR 2026 上提出Proxy-GS(Proxy-GS: Unified Occlusion Priors for Training and Inference in Structured 3D Gaussian Splatting),面向基于 MLP 的结构化 3D 高斯溅射(3DGS),
在 M2 系列模型发布后的几个月,我们收到了大量热心用户的反馈和建议,这促使我们进一步加速模型的迭代效率。除了更加认真工作之外,我们能找到的唯一途径就是开启模型和组织的自我进化。MiniMax M2.7 是我们第一个模型深度参与迭代自己的模型。
在经典强化学习问题中,动作空间通常是离散且有限的。例如在围棋中,一步棋就是一次行动;在机器人控制或视觉 - 语言 - 行动(VLA)模型中,动作往往来自一个有限的控制指令集合。
模型可以 6 个月迭代一次。Harness 需要系统性的、长时间的打磨。真正的护城河不在模型层,在 Harness 层。 最近因为具体的业务需求,我需要在扣子Coze上落地几个 Workflow 和
龙虾安全风险频发,企业用着心慌?阿里出招了。
今天的大型视觉语言模型(VLM)做离线视频分析很强,但一到实时场景就尴尬: 视频在往前走,模型还在“补作业”。
在具身智能的发展路径中,视觉 - 语言 - 动作(VLA)模型正逐步成为通用操作任务的核心框架。但当任务进入长程规划、柔性物体操作、精细双臂协同、动态交互等复杂场景时,VLA 仍然面临两个根本性挑战:
作为Meta FAIR曾经的资深首席研究员,LLaMA和OpenGo背后的关键推手, 他的研究从破解围棋的机制到优化大模型的肌理, 做的事情从来只有一件:打开黑箱,找到底层逻辑。