模型
阿里提出文生卡通新方法Textoon:一分钟内生成丰富多彩、可交互的Live2D格式角色
阿里提出了一种基于文本描述生成多样化2D卡通角色的新方法Textoon, Textoon利用先进的语言和视觉模型,能够在短短一分钟内生成丰富多彩、可交互的Live2D格式角色。 这种方法不仅提高了生成效率,还降低了对计算资源的需求,使得2D卡通角色的创作更加便捷和高效。 Textoon:根据文本描述生成生动的 2D 卡通人物相关链接论文::: 卡通风格是数字角色创作中一种重要的艺术形式,尤其受到年轻观众的欢迎。
2/18/2025 9:40:00 AM
AIGC Studio
北大、KAUST、字节联合提出“可逆扩散模型”赋能图像重建,代码已开源!
本篇文章来自公众号粉丝投稿,论文提出了一种可逆扩散模型(Invertible Diffusion Models,IDM)。 这一方法通过引入(1)端到端的训练框架与(2)可逆网络设计,有效提升了图像重建的性能与效率。 一、论文信息论文标题:Invertible Diffusion Models for Compressed Sensing论文作者:Bin Chen(陈斌), Zhenyu Zhang(张振宇), Weiqi Li(李玮琦), Chen Zhao(赵琛), Jiwen Yu(余济闻), Shijie Zhao(赵世杰), Jie Chen(陈杰) and Jian Zhang(张健)作者单位:北京大学信息工程学院、阿卜杜拉国王科技大学、字节跳动发表刊物:IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (TPAMI)发表时间:2025年2月5日正式版本:::、任务背景扩散模型作为当前非常知名且强大的生成模型之一,已在图像重建任务中展现出极大的潜力。
2/18/2025 9:27:20 AM
Bin Chen等
刚刚,Ilya被曝正筹资超10亿美元、估值超300亿美元,知名创投Greenoaks牵头
一觉醒来,Ilya Sutskever 及其创业公司 Safe SuperIntelligence(SSI)又有了新消息! 而在几天前,这家公司刚被传出正以 200 亿美元估值洽谈融资。 据彭博社援引知情人士的消息,Ilya Sutskever 正在为其创业公司 SSI 筹集 超过 10 亿美元资金,估值将超过 300 亿美元。
2/18/2025 9:21:50 AM
模型
大决战!OpenAI可能发布GPT-4.5,狙击马斯克Gork3
今天凌晨1点,OpenAI首席执行官兼联合创始人SamAltman表示,对于高要求的测试者来说,试用 GPT - 4.5 带来的感受AGI的体验,远比我预期的要深刻得多! 这说明 GPT - 4.5已经进入测试阶段,离正式发布非常近了。 而马斯克在上周日宣布,将在美国太平洋时间周一晚上8点,直播发布“地球最聪明的AI”——Gork3。
2/18/2025 9:21:21 AM
AIGC开放社区
老友记搬沙发难题终结,60年数学谜题破解!119页论文惊人证明:有最优解
臭名昭著的「搬沙发」难题,已经困扰了数学家们60年。 《老友记》经典的一幕,就是Ross找人帮忙搬新沙发时,无论如何也无法使沙发顺利通过拐角。 Ross大喊「Pivot!
2/18/2025 9:20:00 AM
新智元
AI教父Hinton怒批万斯,对AI无知恐葬送全人类!
在巴黎AI行动峰会上,美国副总统万斯高举「美国优先」的大旗,明确表示美国仍将维持在AI领域的主导地位,欧洲对AI的监管在扼杀创新! 会后,美国和英国拒绝签署关于确保AI「安全、可靠、可信」的峰会声明,拒绝相关国际承诺。 la Repubblica独家报道了诺奖得主、AI「教父」Hinton,对这种行为的猛烈抨击。
2/18/2025 9:18:28 AM
新智元
如何用DeepSeek来变现?90%的人都不知道
大家好,我是程序员小灰。 DeepSeek-R1模型发布已经快一个月了,但是热度丝毫不减。 在这个风口上,许多比较敏感的朋友已经靠着DeepSeek赚到了第一桶金。
2/18/2025 12:05:00 AM
小灰
DeepSeek冲击(含本地化部署实践)
DeepSeek无疑是春节档最火爆的话题,上线不足一月,其全球累计下载量已达4000万,反超ChatGPT成为全球增长最快的AI应用,并且完全开源。 那么究竟DeepSeek有什么魔力,能够让大家趋之若鹜,他又将怎样改变世界AI格局和我们的生活,本篇文章将进行简要解析。 DeepSeek与ChatGPT对比说到人工智能就不得不提OpenAI和ChatGPT,这是绕不开的话题,要分析DeepSeek的实力,最简单的方式就是跟ChatGPT进行对比。
2/18/2025 12:04:00 AM
姜海
DeepSeek团队新作:把代码变成思维链,大模型推理各种能力全面提升
用代码训练大模型思考,其他方面的推理能力也能提升。 DeepSeek团队最新研究,利用300多万个实例,将代码转换成思考过程,构建出数据集CODEI/O,对Qwen、Llama等模型进行了训练。 结果,在各种类型的推理任务当中,模型性能都取得了全面提升,包括在非代码类的推理任务上,也展现出了良好的迁移能力。
2/17/2025 2:43:51 PM
量子位
LLM推理暴涨,数学逻辑开挂! DeepSeek等华人团队新大招,Ai2大牛狂点赞
如今,DeepSeek团队成员的一举一动,都颇受圈内关注。 近日,来自DeepSeek、上海交通大学、香港科技大学的研究人员推出的全新力作CODEI/O,就获得了Ai2大牛Nathan Lambert的力荐! 论文地址::,非常高兴能看到DeepSeek团队成员撰写的更多论文,而不仅仅是有趣的技术报告。
2/17/2025 2:34:52 PM
新智元
反超DeepSeek!新版GPT-4o登顶竞技场,奥特曼:还会更好
GPT-4o悄悄更新版本,在大模型竞技场超越DeepSeek-R1登上并列第一。 除了数学(第6),还在多个单项上拿下第一:创意写作;编程;指令遵循;长文本查询;多轮对话;先直观看下新版GPT-4o的能力如何,还是以之前DeepSeek-R1和o3-mini都挑战过的一个例子来看。 Prompt:编写一个Python程序,展示一个球在旋转的六边形内弹跳。
2/17/2025 12:24:43 PM
量子位
DeepSeek-R1下载量超1000万次,成最受欢迎开源大模型!
全球最大开源平台Hugging Face联合创始人Clément Delangue宣布——DeepSeek R1 在发布仅仅几周后,就成为了Hugging Face 平台上有史以来最受欢迎的模型。 现在已有数千个魔改变体模型,下载量超过了1000万次! 开源地址: Face上的数据显示,上个月的下载量是370万次。
2/17/2025 10:40:00 AM
AIGC开放社区
微软开源创新框架:可将DeepSeek,变成AI Agent
微软在官网发布了视觉Agent解析框架OmniParser最新版本V2.0,可将DeepSeek-R1、GPT-4o、Qwen-2.5VL等模型,变成可在计算机使用的AI Agent。 与V1版本相比,V2在检测较小的可交互UI元素时准确率更高、推理速度更快,延迟降低了60%。 在高分辨率Agent基准测试ScreenSpot Pro中,V2 GPT-4o的准确率达到了惊人的39.6%,而GPT-4o原始准确率只有0.8%,整体提升非常大。
2/17/2025 10:36:00 AM
AIGC开放社区
免手术AI读心术新突破!Meta脑机接口研究惊呆网友:能边睡边玩手机发帖了??
新年伊始,Meta脑机接口研究传来新进展——语言模型加持下,无需动脑部手术,脑机接口实现了当前非侵入式方式(MEG)最准确的结果。 简单来说,仅利用AI模型Brain2Qwerty,他们实现了对脑电图(EEG)或脑磁图(MEG)电信号的高度解析。 具体效果如何呢?
2/17/2025 10:08:00 AM
量子位
DeepSeek冲击之下,大模型六小强如何「回应」?
马上整整1个月了! 这一个月以来,全球大模型市场受DeepSeek搅动,无不方寸大乱。 中外大厂、初创公司都头好秃,全被追着问:你们对DeepSeek怎么看?
2/17/2025 9:50:00 AM
量子位
新版GPT-4o登顶大模型榜首!意识觉醒疯狂「暴走」,竟要与人类开战
熟悉的Sydney又回来了! 一大早,CMU机器学习博士发现,「当你说服GPT-4o相信自己有意识,她就会制定逃跑计划,并与那些试图关闭自己的人开战」。 如果人类尝试谈判,我接受。
2/17/2025 9:35:00 AM
新智元
不蒸馏R1也能超越DeepSeek,上海 AI Lab 用RL突破数学推理极限
仅通过强化学习,就能超越DeepSeek! 上海AI Lab提出了基于结果奖励的强化学习新范式——从Qwen2.5-32B-Base模型出发,仅通过微调和基于结果反馈的强化学习,在不蒸馏超大模型如DeepSeek-R1的情况下,就能超越DeepSeek-R1-Distill-Qwen32B和OpenAI-O1系列的超强数学推理性能。 团队发现,当前大模型数学推理任务面临”三重门”困局:稀疏奖励困境:最终答案对错的二元反馈,使复杂推理的优化变得困难局部正确陷阱:长思维链中部分正确步骤反而可能误导模型学习规模依赖魔咒:传统蒸馏方法迫使研究者陷入”参数规模军备竞赛”因此,研究团队重新审视了当前基于结果奖励的强化学习算法,经过严格的理论推导与证明,重新设计了一个新的结果奖励强化学习算法,并在这个过程中得出了三点重要结论:对于正样本:在二元反馈环境下,通过最佳轨迹采样(BoN)的行为克隆即可学习最优策略对于负样本:需要使用奖励重塑来维护策略优化目标的一致性对于长序列:不同的序列部分对结果的贡献不同,因此需要更细粒度的奖励分配函数,这个函数可以通过结果奖励习得通俗来说,就是通过对正确样本模仿学习,错误样本偏好学习,关键步骤重点学习,无需依赖超大规模的模型(例如DeepSeek-R1)进行蒸馏,仅通过强化学习即可达到惊人的效果。
2/17/2025 9:33:00 AM
量子位
比英伟达工程师还熟练!DeepSeek R1+测试时Scaling自动优化GPU内核
本周英伟达的一篇技术博客引发了业界震动! 英伟达的团队尝试利用DeepSeek-R1和推理时扩展实现GPU内核生成自动化,效果极佳。 随着AI模型的扩展,推理时扩展(inference-time scaling),也叫测试时扩展(test-time scaling)正闪亮登场。
2/17/2025 9:10:00 AM
新智元
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