Meta新突破!跨模态生成告别噪声:流匹配实现任意模态无缝流转
Meta新突破!跨模态生成告别噪声:流匹配实现任意模态无缝流转在人工智能领域,跨模态生成(如文本到图像、图像到文本)一直是技术发展的前沿方向。现有方法如扩散模型(Diffusion Models)和流匹配(Flow Matching)虽取得了显著进展,但仍面临依赖噪声分布、复杂条件机制等挑战。
搜索
在人工智能领域,跨模态生成(如文本到图像、图像到文本)一直是技术发展的前沿方向。现有方法如扩散模型(Diffusion Models)和流匹配(Flow Matching)虽取得了显著进展,但仍面临依赖噪声分布、复杂条件机制等挑战。
一觉醒来,ChatGPT又完成了一些“小”更新!
最近AI圈子里有两个特别有意思的项目,一个是谷歌DeepMind的AlphaEvolve,另一个是UBC大学的Darwin Gödel Machine(简称DGM)。
腾讯的CodeBuddy、字节的Trea、现在阿里的通义灵码,中国互联网的三大巨头在AI编程领域集结完毕,明显就是要从老美的Cursor手中抢回中国客户。
字节跳动开源了一个口碑还不错的模型——BAGEL (ByteDance Agnostic Generation and Empathetic Language model), 一个统一多模态基础模型。啥叫“统一”?一个模型就能同时理解和生成文本、图像、视频!
上周,有媒体曝出了美团的 AI 零代码工具 NoCode,这是一款无需编程背景和经验,仅通过自然语言和对话形式即可快速生成应用的工具。 顾名思义,NoCode 可帮助很多人以「零代码」的方式创建个人提效工具、产品原型、可交互页面等。它不仅能生成代码,还可以进行实时预览,局部修改并一键部署,大幅降低了开发的门槛,可以帮助更多人释放创意。
来自上海人工智能实验室团队的最新成果 Linear-MoE,首次系统性地实现了线性序列建模与 MoE 的高效结合,并开源了完整的技术框架,包括 Modeling 和 Training 两大部分,并支持层间混合架构。为下一代基础模型架构的研发提供了有价值的工具和经验。
视觉语言模型(Vision-Language Models, VLMs),为真实环境中的机器人操作任务提供了极具潜力的解决方案。
对话即编程,更适合普通人的开发平台。
今天,我们正式发布 DeepSeek-R1,并同步开源模型权重。DeepSeek-R1 遵循 MIT License,允许用户通过蒸馏技术借助 R1 训练其他模型。DeepSeek-R1 上线API,对用户开放思维链输出,通过设置 `model='deepseek-reasoner'` 即可调用。