A²-Edit:突破物体类别与掩码精度限制,实现精准参考图编辑
A²-Edit:突破物体类别与掩码精度限制,实现精准参考图编辑上海交通大学联合上海创智学院团队提出 A²-Edit,它以统一框架支持任意物体类别和任意精度掩码,通过混合 Transformer 专家路由、掩码退火训练及 50 万级多品类数据,让用户只需给出粗略区域,也能完成身份一致、结构完整、自然融合的参考图引导局部编辑。
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上海交通大学联合上海创智学院团队提出 A²-Edit,它以统一框架支持任意物体类别和任意精度掩码,通过混合 Transformer 专家路由、掩码退火训练及 50 万级多品类数据,让用户只需给出粗略区域,也能完成身份一致、结构完整、自然融合的参考图引导局部编辑。
近日,清华大学与香港科技大学的研究团队提出 LiveEdit,一种面向通用文本指令的实时流式视频编辑框架。该方法以因果、分块的方式处理持续到来的视频,在 4 步 / 视频块的推理条件下实现 12.66 FPS 的流式编辑,并能保持被编辑区域的准确性以及未编辑区域的一致性。
过去的 Diffusion RL 多聚焦于奖励设计与优化算法,训练时的采样成本被忽视。DMSampler 指出:在在线 RL 中,限制规模化的不只是奖励信号或优化器,很多时候是 rollout 本身太贵。
DeepSeek-V4-Flash风评冲爆了,原生支持接入Codex,而且还强化了Agent能力。我第一时间把它接进了Codex,用cc swich非常方便。一个小时,跑了一亿多token。跟大家说说体感。
今日,华为开源基于昇腾NPU训练的盘古MoE模型openPangu-2.0-Pro。该模型是openPangu-2.0系列的最新开源模型,总参数规模5050亿,激活参数规模180亿,支持512K上下文长度,训练数据总量约34T tokens。另一轻量化模型openPangu-2.0-Flash已于6月12日开源,参数92亿,其中6亿为激活参数。
我们整理了最近半年来 OpenCode CEO Jay V 以及联合创始人 Dax Raad 近期在多档播客和访谈中的核心观点,试图还原一个完整的图景,一家开源公司究竟如何在巨头夹缝中找到自己的位置,以及他们怎么看待商业化和模型编排。
7月31日,DeepSeek正式向公众开放V4-Flash正式版API公测。这一次,最亮眼的关键词是——Agent能力大幅跃升。9项基准测试成绩全面披露,多项指标远超此前发布的V4-Pro-Preview预览版,直接将“代码智能体”的天花板又顶高了一截。
就在刚刚,字节跳动正式发布了自研视频模型Seedance 2.5,而我们熟悉的「即梦AI」作为模型的官方体验入口也第一时间妥妥接入。贴心的我呢,也直接帮友友们把这次新模型最夯夯夯夯的能力都扒好了,咱先一睹为快——
今天,Thinking Machines正式发布第二款重磅模型——Inkling-Small。276B总参数、12B激活参数,原生多模态,100万token上下文。半个月前,首个开源975B Inkling登场,曾在AI圈掀起了巨浪。
近日,比特无限发布的 Arko-T,是一款面向 Text-to-Structured 3D Generation 的 4B 参数基础模型。该模型由比特无限联创、首席科学家周平义博士带队完成。它接收自然语言描述,直接输出可执行的 Build123d 程序。程序经过 CAD 内核运行后,可以得到带有命名参数、结构特征和建模过程的 CAD 设计实体。