
56.6亿营收背后的AIGC狂飙,中国AI行业有了“爆款生产”新样本
56.6亿营收背后的AIGC狂飙,中国AI行业有了“爆款生产”新样本昆仑自研的AI模型(SOTA)就像是“最好的锄头”,正在助力公司开采AIGC领域那片“最肥沃的金矿”。
昆仑自研的AI模型(SOTA)就像是“最好的锄头”,正在助力公司开采AIGC领域那片“最肥沃的金矿”。
来自英伟达和UIUC的华人团队提出一种高效训练方法,将LLM上下文长度从128K扩展至惊人的400万token SOTA纪录!基于Llama3.1-Instruct打造的UltraLong-8B模型,不仅在长上下文基准测试中表现卓越,还在标准任务中保持顶尖竞争力。
新的亿级大规模图文对数据集来了,CLIP达成新SOTA!
阶跃星辰正式发布并开源图像编辑大模型 Step1X-Edit,性能达到开源 SOTA。该模型总参数量为 19B (7B MLLM + 12B DiT),具备语义精准解析、身份一致性保持、高精度区域级控制三项关键能力;支持 11 类高频图像编辑任务类型,如文字替换、风格迁移、材质变换、人物修图等。
算力砍半,视觉生成任务依然SOTA!
目前的视频生成技术大多是在短视频数据上训练,推理时则通过滑动窗口等策略,逐步扩展生成的视频长度。然而,这种方式无法充分利用视频的长时上下文信息,容易导致生成内容在时序上出现潜在的不一致性。
当前,所有主流的视觉基础模型(如 SigLIP、DINOv2 等)都仍然在低分辨率(如 384 * 384 分辨率)下进行预训练。对比人类视觉系统可以轻松达到 10K 等效分辨率,这种低分辨率预训练极大地限制了视觉模型对于高清细节的理解能力。
满血版o3和o4-mini深夜登场,首次将图像推理融入思维链,还会自主调用工具,60秒内破解复杂难题。尤其是,o3以十倍o1算力刷新编程、数学、视觉推理SOTA,接近「天才水平」。此外,OpenAI还开源了编程神器Codex CLI,一夜爆火。
能处理任意条件组合的新生成框架来了!
近日,阿里通义实验室推出了全新数字人视频生成大模型 OmniTalker,只需上传一段参考视频,不仅能学会视频中人物的表情和声音,还能模仿说话风格。相比传统的数字人生产流程,该方法能够有效降低制作成本,提高生成内容的真实感和互动体验,满足更广泛的应用需求。目前该项目已在魔搭社区、HuggingFace 开放体验入口,并提供了十多个模板,所有人可以直接免费使用。