AIGC如何“破界”?看行业大咖拆解,从模型能力到商业增长的全球落地法则
近年来,AI技术的爆发式发展正以前所未有的速度重塑全球产业格局。从底层大模型的持续迭代到垂直场景的精准落地,从文本、图像的单模态交互到多模态融合的全面突破,AI已从“辅助工具”进化为驱动业务增长的“核心引擎”。特别是AIGC的崛起,不仅让内容生产效率指数级提升
近年来,AI技术的爆发式发展正以前所未有的速度重塑全球产业格局。从底层大模型的持续迭代到垂直场景的精准落地,从文本、图像的单模态交互到多模态融合的全面突破,AI已从“辅助工具”进化为驱动业务增长的“核心引擎”。特别是AIGC的崛起,不仅让内容生产效率指数级提升
临床预测模型的验证是评估模型在不同人群、时间或环境中适用性和稳定性的关键步骤,其核心目的是检验模型的预测性能是否可靠、是否具有泛化能力。以下从验证的目的、类型、常用指标、方法及注意事项等方面详细讲解:
这项由索尼集团公司王为垚、立石和也、吴琦愚、高桥修介、光藤雄基等研究人员领导的创新研究发表于2025年的预印本论文中,有兴趣深入了解的读者可以通过arXiv:2510.00523v1查询完整论文。
此次升级旨在深化多模态幻觉控制、优化模型架构并拓宽AIGC应用边界,标志着该技术更加“好用、可信、高效”,为传媒行业的智能化变革注入更强动能。
这项由苹果公司AI/ML团队联合台湾大学共同完成的创新研究,发表于2025年10月8日,论文编号为arXiv:2510.02173v2。研究团队由苹果公司的Ting-Yao Hu、Hema Swetha Koppula、Kundan Krishna等多位专家,
加州大学圣迭戈分校的Song Enxin等研究团队最近发布了一项令人瞩目的研究成果。这篇名为"VideoNSA: Native Sparse Attention Scales Video Understanding"的论文发表于2025年,详细介绍了一种革命性
最近,MiniMax 发布并开源全新的 M2 模型,正是这一方向的典型实践:不仅在权威测评中跻身全球第一梯队,更以极致性能与性价比的双重突破,再次印证了其在大模型下半场竞争中的领先身位。
研究团队面临的最大挑战是如何让机器理解视觉和听觉之间的微妙关系。比如,当屏幕上的人张嘴说话时,声音应该恰好从那张嘴里传出来;当画面中出现鼓槌敲击的动作时,鼓声应该精确地与动作同步。传统的方法是分别训练两个专门的"专家"——一个负责视觉,一个负责听觉,然后想办法
模型 音频 音视频 ovi characterai 2025-10-28 16:19 31
VAE为何被接连抛弃?主要还是因为语义纠缠的缺陷——语义特征都放在同一个潜空间,调一个数值就会“牵一发而动全身”,比如只想改变猫的颜色,结果体型、表情都跟着变。
在量子物理的版图里,有一类系统被称为「最难模拟的存在」。它们像黑洞一样混沌,又像晶体那样多体耦合。理论家用方程描述它们,计算机却束手无策——哪怕最强的超级计算机,也无法追踪上千亿个量子态的演化。
风和:根据北京地区未来几天的天气预报,10月26日(周日)确实存在风力增大的情况。
向读者们简单介绍下 SGLang。它起源于 RadixAttention,是由非营利组织LMSYS孵化的开源高性能的大语言模型和视觉语言模型推理引擎。它在各种环境中提供低延迟和高吞吐量的推理,从单个 GPU 到大型分布式集群。
拎在手里,能感觉到里面冰袋的凉意,还有螃蟹偶尔扒拉箱壁的细微声响。
只要一上网,你就能感受到 AI 无处不在、无所不包的气息:“我们已实现 2,412 名业务拓展人员的自动化。”“低成本的按需 GPU 集群。”这些标语,正是整个科技行业集体转向 AI 的一个缩影。那些被认为最可能从中受益的高管们不断强调:AI 将改变一切,势不
技术支持工作的本质目标是帮助业务方做好稳定性,提升C端用户体验,主张blameless的复盘文化,复盘人心里坚守You can’t "fix" people, but you can fix systems and processes to better su
表哥举着酒杯,笑得满脸通红,身后是姑姑、姑父、舅舅、舅妈,还有几个堂弟堂妹,满满当当一大桌子人,围着一个巨大的生日蛋糕。
说清楚他是谁——他是那篇把注意力机制推到风口浪尖的论文《Attention Is All You Need》的共同作者之一,也是把“Transformer”这个名字带入圈子的人。那篇文章发布于2017年,从那以后这套架构成了很多大模型的基础,像ChatGPT、
模型 论文 风投 transformer jones 2025-10-27 12:12 11
10月份AI领域最有看点的新闻是什么?除了OpenAI开放成人内容、发布首款浏览器ChatGPT Atlas之外,最有看点的还有AI大模型炒股(币)大赛。
说白了,他们不是让模型一步步瞎抉择,而是先在“脑子里”定个大方向,再按着这个方向去写东西。技术上怎么做的呢?把原来的 Transformer 稍微改一手,变成带条件的变分自编码器(conditional VAE),在中间某一层塞进一个随机的潜变量 Z。训练时,
模型 meta 潜变量 tr freetransformer 2025-10-28 07:13 11
10月21日,金山办公现场宣布他们的WPS表格产品“日活设备”数量突破1亿,这个数字是中国市场上极少见的。有几个产品能做到这一点?普通人用的最多的那些应用里,真的没几个能进这个圈子。这个数据冲出来,现场一下子窜出头来,让许多人开始琢磨:到底表格在我们生活里意味