今日凌晨，Stability AI 发布了 Stable Diffusion 3.5 的提示指南。该指南提供了 Stable Diffusion 3.5 的实用提示技巧，让使用者能够快速准确地完善图像概念，更好地使用 Stable Diffusion 3.5 这一在可定制性、高效性能、多样化输出和多功能风格方面均表现出色的模型。
大模型狂热继续，但今天依然沿着一条路或者一个路线图前进的公司或产品却并不多了，有的“模型”公司做着做着没模型了，有的从情感到生产力再到视觉做了个遍，有的干脆从c转到b，也不再批评过往b端必做的项目制了。
传统的训练方法通常依赖于大量人工标注的数据和外部奖励模型，这些方法往往受到成本、质量控制和泛化能力的限制。因此，如何减少对人工标注的依赖，并提高模型在复杂推理任务中的表现，成为了当前的主要挑战之一。
Recraft团队通过结合TextDiffuser-2技术和自训练的大型语言模型，提升了文本到图像渲染的质量和准确性，不过现有模型在处理复杂语言如中文和未明确指定的文本时，仍存在渲染不准确的问题。
全球首个支持多主体一致性的多模态模型，刚刚诞生！Vidu 1.5一上线，全网网友都震惊了：LLM独有的上下文学习优势，视觉模型居然也有了。
随着人形机器人技术的迅猛发展，如何有效获取高质量的操作数据成为核心挑战。鉴于人类操作行为的复杂性和多样性，如何从真实世界中精准捕捉手与物体交互的完整状态，成为推动人形机器人操作技能学习的关键所在。
五年内 AGI 还能否如期而至？
新一代通用灵活的网络结构 TokenFormer: Rethinking Transformer Scaling with Tokenized Model Parameters 来啦！
随着大语言模型（LLMs）在处理复杂任务中的广泛应用，高质量数据的获取变得尤为关键。为了确保模型能够准确理解并执行用户指令，模型必须依赖大量真实且多样化的数据进行后训练。然而，获取此类数据往往伴随着高昂的成本和数据稀缺性。因此，如何有效生成能够反映现实需求的高质量合成数据，成为了当前亟需解决的核心挑战。
GenXD模型结合CamVid-30K数据集突破了3D和4D场景生成的挑战，能从单张图片生成逼真的动态3D和4D场景。这一进展为虚拟世界构建带来新的可能性，让动态场景的生成更加快速和真实。
