近年来，扩散模型在图像与视频合成领域展现出强大能力，为图像动画技术的发展带来了新的契机。特别是在人物图像动画方面，该技术能够基于一系列预设姿态驱动参考图像，使其动态化，从而生成高度可控的人体动画视频。
近年来，大型语言模型（LLM）通过大量计算资源在推理阶段取得了解决复杂问题的突破。推理速度已成为 LLM 架构的关键属性，市场对高效快速的 LLM 需求不断增长。
文本到图像（Text-to-Image, T2I）生成任务近年来取得了飞速进展，其中以扩散模型（如 Stable Diffusion、DiT 等）和自回归（AR）模型为代表的方法取得了显著成果。然而，这些主流的生成模型通常依赖于超大规模的数据集和巨大的参数量，导致计算成本高昂、落地困难，难以高效地应用于实际生产环境。
大模型在文本生成方面取得了卓越的成就，通过合适的prompt设计，往往可以使得生成结果符合特定的需求。但是为属性繁多的任务设计出合适的prompt是很困难的。一种解决方案是通过线性组合方式或者其变种将每个属性对应的模型在生成logits上进行融合。鉴于属性之间可能存在的冲突现象，这种方案无法保证模型的主属性不受其他模型的干扰。
事关路由LLM（Routing LLM），一项截至目前最全面的研究，来了——
从自动驾驶、机器人导航，到AR/VR等前沿应用，SLAM都是离不开的核心技术之一。
评估多模态AI模型的那些复杂测试，可能有一半都是“重复劳动”！
近年来，深度学习技术在自动驾驶、计算机视觉、自然语言处理和强化学习等领域取得了突破性进展。然而，在现实场景中，传统单目标优化范式在应对多任务协同优化、资源约束以及安全性 - 公平性权衡等复杂需求时，逐渐暴露出其方法论的局限性。
多模态大模型虽然在视觉理解方面表现出色，但在需要深度数学推理的任务上往往力不从心，尤其是对于参数量较小的模型来说更是如此。
全球首个开源多模态推理大模型来了！38B参数模型性能直逼DeepSeek-R1，同尺寸上横扫多项SOTA。而这家中国公司之所以选择无偿将技术思路开源，正是希望同DeepSeek一样，打造开源界的技术影响力。
