理论
港大&Adobe提出通用生成框架UniReal：通过学习真实世界动态实现通用图像生成和编辑
本文经AIGC Studio公众号授权转载，转载请联系出处。 今天给大家介绍的文章来自公众号粉丝投稿，由香港大学，Adobe提出的统一图像生产与编辑方法UniReal，将多种图像任务统一成视频生成的范式，并且在大规模视频中学习真实的动态与变化，在指令编辑、图像定制化、图像组合等多种任务达到最佳水准。 上图为UniReal多功能性的展示。
阿里发布新ID保持项目EcomID, 可从单个ID参考图像生成定制的保ID图像，ComfyUI可使用
阿里妈妈发布了一个新的ID保持项目EcomID，旨在从单个ID参考图像生成定制的保ID图像，优势在于很强的语义一致性，同时受人脸关键点控制。 EcomID 方法结合了 PuLID 和 InstantID 的优点，以获得更好的背景一致性、面部关键点控制、更真实的面部以及更高的相似度。 目前，EcomID 的 Comfyui 原生实现官方插件也已经发布，大家可以从文章中的链接获取。
知乎直答：AI 搜索产品从 0 到 1 实践探索
一、知乎直答产品介绍知乎直答是具有强社区属性的通用 AI 搜索产品，但并非社区版 AI 搜索。 知乎直答具有以下几大优势：认真专业：与知乎专注专业内容生产的调性相符，严格把控参考来源与质量，确保回答认真且专业。 连接创作者：可在使用中关注、与创作者交流互动获取专业见解。
东京大学 | Adobe 提出InstructMove，可通过观察视频中的动作来实现基于指令的图像编辑
InstructMove是一种基于指令的图像编辑模型，使用多模态 LLM 生成的指令对视频中的帧对进行训练。 该模型擅长非刚性编辑，例如调整主体姿势、表情和改变视点，同时保持内容一致性。 此外，该方法通过集成蒙版、人体姿势和其他控制机制来支持精确的局部编辑。
LineArt：无需训练的高质量设计绘图生成方法，可保留结构准确性并生成高保真外观
本文经AIGC Studio公众号授权转载，转载请联系出处。 今天给大家介绍一种无需训练的基于扩散模型的高质量设计绘图外观迁移方法LineArt，该方法可以将复杂外观转移到详细设计图上的框架，可促进设计和艺术创作。 现有的图像生成技术在细节保留和风格样式一致性方面存在局限，尤其是在处理专业设计图时。
Github热门机器学习笔记:「从零构建大型语言模型」
本文经AIGC Studio公众号授权转载，转载请联系出处。 今天给大家推荐一份GitHub上很火的机器学习学习笔记《从零构建大型语言模型》，目前已经收获1.4K stars，，这份笔记完美展示了从零构建LLM的技术路线图，既有理论深度，又包含实践要点。 每个核心概念都配有清晰的示意图，便于理解和实践。
多活十年！OpenAI为研究长寿推出GPT-4b，联手清华大牛丁胜搞“细胞重编程”，奥特曼本人投资
OpenAI要研究人类长寿问题了？ ？ 推出新模型GPT-4b micro。
o1不是聊天模型！前SpaceX工程师：这样用o1才能解决复杂问题
「我是如何从讨厌o1到每天用它来解决我最重要的问题的？ 我学会了如何正确使用它。 」Ben Hylak曾是SpaceX软件工程师、苹果VisionOS人机交互设计师，后来离职创立了Dawn Analytics。
终于把机器学习中的特征选择搞懂了！！
特征选择是机器学习中的一个重要过程，通过选择与目标变量最相关的特征，剔除冗余或无关的特征，从而提高模型的性能、减少训练时间，并降低过拟合的风险。 常见的特征选择方法有：过滤方法、包装方法和嵌入方法过滤方法过滤方法是一种基于统计特性和独立于模型的特征选择技术。 它通过计算特征与目标变量之间的相关性或其他统计指标来评估特征的重要性。
扩散模型低位量化突破！有效扩散量化的极限推向2-4位，W2A4位宽下FID降低58%，超越SOTA方法
降低扩散模型生成的计算成本，性能还保持在高水平！ 最新研究提出一种用于极低位差分量化的混合精度量化方法。 △图1 W2A6位宽下基线和MPQ-DM生成的样本可视化目前，扩散模型在生成任务中受到了广泛关注。
返老还童，OpenAI做到了？首个逆龄AI将登场，人类寿命可延长10年
超级智能要来了？ 人类「长生不老」有希望了？ 外媒称，OpenAI开发出了首款用于「长寿」的AI模型 ——GPT-4b micro，预计将人类寿命延长10年。
Search版o1：推理过程会主动查资料，整体性能优于人类专家，清华人大出品
一个新框架，让Qwen版o1成绩暴涨：在博士级别的科学问答、数学、代码能力的11项评测中，能力显著提升，拿下10个第一！ 这就是人大、清华联手推出的最新「Agentic搜索增强推理模型框架」Search-o1的特别之处。 项目团队成员发现，o1和o1类模型在推理过程中表现突出，但却存在“知识不足”的明显缺陷——推理步骤太长/模型知识不足时，推理过程就很容易卡壳，导致推理链中的错误传递。
终于把机器学习中的类别不平衡搞懂了！！
今天给大家分享机器学习中的一个关键概念，类别不平衡。 类别不平衡指的是在分类问题中，不同类别的数据样本数量相差悬殊的情况。 在机器学习和深度学习的应用中，类别不平衡是一个常见的问题，尤其是在一些实际场景中，某些类别的数据相对较少，而其他类别的数据较多。
时间序列计量经济学中的主要因果推断方法总结
经济时间序列中的因果关系研究已超越了传统的相关性分析范畴。 本文系统性地探讨了时间序列经济数据中因果关系的识别与量化方法，涵盖从经典的格兰杰因果检验到现代因果推断技术的全方位论述。 格兰杰因果检验格兰杰因果检验是评估时间序列预测能力的基础性计量工具，用于检验一个时间序列对另一个时间序列的预测贡献。
DeepSeek新模型霸榜，代码能力与OpenAI o1相当且确认开源，网友：今年编程只剩Tab键
DeepSeek版o1，有消息了。 还未正式发布，已在代码基准测试LiveCodeBench霸榜前三，表现与OpenAI o1的中档推理设置相当。 注意了，这不是在DeepSeek官方App已经能试玩的DeepSeek-R1-Lite-Preview（轻量预览版）。
代码生成「神⋅提示」，比新手程序员快100倍！地位堪比make it more X
2023年11月，在ChatGPT支持DALL-3功能后，一个爆火的图像生成玩法是，不断迭代提示词「make it more X」，生成的图片越来越抽象。 圣诞老人越来越严肃把这个思路用在LLM任务上，比如代码生成，会怎么样？ 最近，BuzzFeed的高级数据科学家Max Woolf在博客上分享了一个实验，通过设计不同的提示词、不断迭代模型输出，最终实现代码性能的100倍提升！
深度学习图像增强方法全总结！
一、什么是图像增强？ 图像增强是指通过一系列技术和方法对图像进行处理，以改善其视觉效果和特征表现。 1.
OpenAI员工疯狂暗示，内部已成功开发ASI？被曝训出GPT-5但雪藏
种种迹象表明，最近OpenAI似乎发生了什么大事。 AI研究员Gwern Branwen发布了一篇关于OpenAI o3、o4、o5的文章。 根据他的说法，OpenAI已经跨越了临界点，达到了「递归自我改进」的门槛——o4或o5能自动化AI研发，完成剩下的工作！