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硅谷宠物情感智能公司Traini获超5000万元融资,加速首款AI智能项圈量产

硅谷宠物情感智能公司Traini获超5000万元融资,加速首款AI智能项圈量产

硅谷宠物情感智能公司Traini获超5000万元融资,加速首款AI智能项圈量产

硅谷宠物情感智能公司Traini宣布已完成超5000万元人民币融资,资金将主要用于多模态情感模型研发、软硬件产品迭代及海外市场扩张。老股东Tao Foundation及小米联合创始人洪峰继续跟投。

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7938 点击    2025-12-29 09:35
大模型第一股热闹正酣,“局外人”阶跃星辰发了一个小更新

大模型第一股热闹正酣,“局外人”阶跃星辰发了一个小更新

大模型第一股热闹正酣,“局外人”阶跃星辰发了一个小更新

直到刚刚,用最新的图像模型NextStep-1.1,扳回一球。总体来看,这次开源的NextStep-1.1解决了之前NextStep-1中出现的可视化失败(visualization failures )问题。其通过扩展训练和基于流的强化学习(RL)后训练范式,大幅提升了图像质量。

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8964 点击    2025-12-28 09:57
无限代码危机!奈飞AI工程师曝自家上下文工程秘诀:三阶段方法论!AI不能理解软件为什么会失败!每一代工程师都会撞上一堵墙!

无限代码危机!奈飞AI工程师曝自家上下文工程秘诀:三阶段方法论!AI不能理解软件为什么会失败!每一代工程师都会撞上一堵墙!

无限代码危机!奈飞AI工程师曝自家上下文工程秘诀:三阶段方法论!AI不能理解软件为什么会失败!每一代工程师都会撞上一堵墙!

在一场技术演讲中,Netflix 工程部的资深大牛 Jake Nations,开场就抛出了一个几乎所有工程师都心照不宣的“坦白”。几乎每个正在使用 Copilot、Cursor、Claude 写代码的人,都干过同一件事:让 AI 生成代码,看起来没问题,就直接交付。测试通过、功能可用、部署成功,但当系统真的在凌晨三点出问题时,没人能再说清楚它为什么还能跑。

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7752 点击    2025-12-28 09:54
复杂空间推理新SOTA,性能提升55%!中山大学新作SpatialDreamer

复杂空间推理新SOTA,性能提升55%!中山大学新作SpatialDreamer

复杂空间推理新SOTA,性能提升55%!中山大学新作SpatialDreamer

中山大学等机构推出SpatialDreamer,通过主动心理想象和空间推理,显著提升了复杂空间任务的性能。模拟人类主动探索、想象和推理的过程,解决了现有模型在视角变换等任务中的局限,为人工智能的空间智能发展开辟了新路径。

来自主题: AI技术研报
10239 点击    2025-12-23 09:27
让AI像人类画家一样边画边想,港中文&美团让模型「走一步看一步」

让AI像人类画家一样边画边想,港中文&美团让模型「走一步看一步」

让AI像人类画家一样边画边想,港中文&美团让模型「走一步看一步」

在文生图(Text-to-Image)和视频生成领域,以FLUX.1、Emu3为代表的扩散模型与自回归模型已经能生成极其逼真的画面。

来自主题: AI技术研报
10328 点击    2025-12-22 16:05
陈天桥旗下盛大AI东京研究院于SIGGRAPH Asia正式亮相,揭晓数字人和世界模型成果

陈天桥旗下盛大AI东京研究院于SIGGRAPH Asia正式亮相,揭晓数字人和世界模型成果

陈天桥旗下盛大AI东京研究院于SIGGRAPH Asia正式亮相,揭晓数字人和世界模型成果

在 SIGGRAPH Asia 2025 期间,盛大 AI 东京研究院(Shanda AI Research Tokyo)以展台活动、BoF 学术讨论与顶尖教授闭门交流等形式完成首次公开亮相,标志着盛大在数字人的 “交互智能 (Interactive Intelligence)” 与世界模型的 “时空智能 (Spatiotemporal Intelligence)” 等两大方向的研究

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8408 点击    2025-12-22 12:50
不靠死记布局也能按图生成,多实例生成的布局控制终于“可控且不串脸”了丨浙大团队

不靠死记布局也能按图生成,多实例生成的布局控制终于“可控且不串脸”了丨浙大团队

不靠死记布局也能按图生成,多实例生成的布局控制终于“可控且不串脸”了丨浙大团队

尽管扩散模型在单图像生成上已经日渐成熟,但当任务升级为高度定制化的多实例图像生成(Multi-Instance Image Generation, MIG)时,挑战随之显现:

来自主题: AI技术研报
9856 点击    2025-12-22 09:33
挖掘注意力中的运动线索:无需训练,解锁4D场景重建能力

挖掘注意力中的运动线索:无需训练,解锁4D场景重建能力

挖掘注意力中的运动线索:无需训练,解锁4D场景重建能力

如何让针对静态场景训练的3D基础模型(3D Foundation Models),在不增加训练成本的前提下,具备处理动态4D场景的能力?

来自主题: AI技术研报
10247 点击    2025-12-18 09:48