8秒极速生成！复杂场景图像定制低成本轻松驾驭，已开源丨字节北大联合发布
8秒极速生成！复杂场景图像定制低成本轻松驾驭，已开源丨字节北大联合发布可控图片生成，如今已经不是什么新鲜事。甚至也不需要复杂的提示词，用户通过简单的文本描述，就能快速生成符合个人需求的创意图像。
来自主题: AI技术研报
7784 点击 2025-05-12 14:07
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可控图片生成，如今已经不是什么新鲜事。甚至也不需要复杂的提示词，用户通过简单的文本描述，就能快速生成符合个人需求的创意图像。
近年来，基于视频生成模型的可交互世界生成引发了广泛关注。尽管现有方法在生成质量和交互能力上取得了显著进展，但由于上下文时间窗口受限，生成的世界在长时序下严重缺乏一致性。
长思维链让大模型具备了推理能力，但如果过度思考，就有可能成为负担。
Sora、可灵等视频生成模型令人惊艳的性能表现使得创作者仅依靠文本输入就能够创作出高质量的视频内容。然而，我们常见的电影片段通常是由导演在一个场景中精心布置多个目标的运动、摄像机拍摄角度后再剪辑而成的。例如，在拍摄赛车追逐的场景时，镜头通常跟随赛车运动，并通过扣人心弦的超车时刻来展示赛事的白热化。
OpenAI GPT-4o发布强大图片生成能力后，业界对大模型生图能力的探索向全模态方向倾斜，训练全模态模型成研发重点。
本文详细介绍了斯坦福大学最新提出的"以弱驭强"（W4S）范式，这一创新方法通过训练轻量级的弱模型来优化强大语言模型的工作流。核心亮点包括：
字节Seed首次开源代码模型！Seed-Coder，8B规模，超越Qwen3，拿下多个SOTA。它证明“只需极少人工参与，LLM就能自行管理代码训练数据”。通过自身生成和筛选高质量训练数据，可大幅提升模型代码生成能力。
当以端到端黑盒训练为代表的深度学习深陷低效 Scaling Law 而无法自拔时，我们是否可以回到起点重看模型表征本身——究竟什么才是一个人工智能模型的「表征质量」或者「泛化性」？我们真的只有通过海量的测试数据才能抓住泛化性的本质吗？或者说，能否在数学上找到一个定理，直接从表征逻辑复杂度本身就给出一个对模型泛化性的先验的判断呢？
小天才和小镇做题家，在AI赛道都有光明的未来。
金融科技巨头Stripe 周三在其年度用户大会 Stripe Sessions 上宣布了一系列新产品发布。