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近年来，基于扩散模型的图像生成技术发展迅猛，催生了Stable Diffusion、Midjourney等一系列强大的文生图应用。然而，当前主流的训练范式普遍依赖一个核心组件——变分自编码器（VAE），这也带来了长久以来困扰研究者们的几个问题：
随着文图生成模型的广泛应用，模型本身有限的安全防护机制使得用户有机会无意或故意生成有害的图片内容，并且该内容有可能会被恶意使用。现有的安全措施主要依赖文本过滤或概念移除的策略，只能从文图生成模型的生成能力中移除少数几个概念。
医疗机构选择AI，只看这三点。很长时间里，医疗始终被认为是新兴技术应用里最难啃的阵地。 就拿医疗数字化来说，就走得极为不容易。在当下7400亿美元的美国医疗管理支出中，IT 预算仅占630亿美元。
数字化浪潮重塑全球产业格局的进程中，人工智能应用的爆发式增长正以前所未有的力度重构生产力边界，而算力作为支撑这一变革的核心基础设施，其供需之间的紧张关系正逐渐成为影响产业持续升级的重要瓶颈。
今天推荐一个 Dense Image Captioning 的最新技术 —— CapRL (Captioning Reinforcement Learning)。CapRL 首次成功将 DeepSeek-R1 的强化学习方法应用到 image captioning 这种开放视觉任务，创新的以实用性重新定义 image captioning 的 reward。
当强大的多模态大语言模型应用于地球科学研究时，它面临着无法忽视的 「阿克琉斯之踵」
近日，在 CNCC2025 大会上，郑波首次公开了淘宝全模态大模型的最新进展，并系统介绍了多模态智能在淘宝 AIGX 技术体系的研究应用。另外，结合 AI 模型技术在淘宝应用中的实践，他认为，「狭义 AGI 很可能在 5-10 年内到来。」
近两年，AI笔记成为AI应用落地的重点方向之一。随着大模型能力不断升级，AI笔记不再只是帮用户“写下东西”，而是试图理解、整理、提炼、甚至帮用户“思考”所记录下的内容。市场上AI笔记产品繁多，既有印象笔记、Notion AI这样加入AI能力的传统笔记产品，也有闪念贝壳、喵记多这样的AI原生笔记产品，甚至还有飞书文档这样将AI笔记功能嵌入办公套件的综合性产品。
知识图谱推理是人工智能的关键技术，在多领域有广泛应用，但现有方法存在推理效率低、表达能力不足、过平滑问题等挑战。中科大研究团队提出DuetGraph，采用双阶段粗到细推理框架与双通路全局 - 局部特征融合模型，实现推理精度与效率的平衡，为大规模知识推理提供解决方案。
在大模型微调实践中，SFT（监督微调）几乎成为主流流程的一部分，被广泛应用于各类下游任务和专用场景。比如，在医疗领域，研究人员往往会用领域专属数据对大模型进行微调，从而显著提升模型在该领域特定任务上的表现。