
千帧长视频时代到来!MIT全新扩散算法让任意模型突破时长极限
千帧长视频时代到来!MIT全新扩散算法让任意模型突破时长极限进入到 2025 年,视频生成(尤其是基于扩散模型)领域还在不断地「推陈出新」,各种文生视频、图生视频模型展现出了酷炫的效果。其中,长视频生成一直是现有视频扩散的痛点。
进入到 2025 年,视频生成(尤其是基于扩散模型)领域还在不断地「推陈出新」,各种文生视频、图生视频模型展现出了酷炫的效果。其中,长视频生成一直是现有视频扩散的痛点。
何恺明再次开宗立派!开辟了生成模型的全新范式——
DeepSeek 的开源周已经进行到了第三天(前两天报道见文末「相关阅读」)。今天开源的项目名叫 DeepGEMM,是一款支持密集型和专家混合(MoE)GEMM 的 FP8 GEMM 库,为 V3/R1 的训练和推理提供了支持,在 Hopper GPU 上可以达到 1350+ FP8 TFLOPS 的计算性能。
本文深入解析一项开创性研究——"Logic-RL: Unleashing LLM Reasoning with Rule-Based Reinforcement Learning",该研究通过基于规则的强化学习技术显著提升了语言模型的推理能力。微软亚洲的研究团队受DeepSeek-R1成功经验的启发,利用结构化的逻辑谜题作为训练场,为模型创建了一个可以系统学习和改进推理技能的环境。
推理黑马出世,仅以5%参数量撼动AI圈。360、北大团队研发的中等量级推理模型Tiny-R1-32B-Preview正式亮相,32B参数,能够匹敌DeepSeek-R1-671B巨兽。
高调亮相的世界首个「AI CUDA工程师」,宣称能让模型训练速度飙升100倍,如今却上演了一场「作弊」闹剧。OpenAI研究员用o3-mini,11秒便发现了内核代码有bug!
近日,Meta等机构发表的论文介绍了一种通过进化算法构造高质量数据集的方法:拒绝指令偏好(RIP),得到了Yann LeCun的转赞。相比未经过滤的数据,使用RIP构建的数据集让模型在多个基准测试中都实现了显著提升。
只刷逻辑益智题,竟能让 AI 数学竞赛水平大幅提升?
还在惊叹预言家的神奇?如今LLM也掌握了预测未来的「超能力」!研究人员通过自我博弈和直接偏好优化,让LLM摆脱人工数据依赖,大幅提升预测能力。
DeepSeek 本周正在连续 5 天发布开源项目,今天是第 2 天,带来了专为混合专家模型(MoE)和专家并行(EP)打造的高效通信库 — DeepEP。就在半小时前,官方对此进行了发布,以下是由赛博禅心带来的详解。