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ECCV 2026|OmniColor:统一多模态线稿上色框架

ECCV 2026|OmniColor:统一多模态线稿上色框架

ECCV 2026|OmniColor:统一多模态线稿上色框架

在动画和美术生产中,线稿上色是一个看似基础、却极其依赖细节控制的环节。创作者往往不是简单地把线稿涂上颜色,还需要理解角色身份、遵守局部色块约束、参考前后帧风格,并在连续片段中保持服装、发色、妆容和背景的一致性。

来自主题: AI技术研报
8846 点击    2026-08-28 10:01
被开除的Thinking Machines CTO,又离开OpenAI回谷歌了

被开除的Thinking Machines CTO,又离开OpenAI回谷歌了

被开除的Thinking Machines CTO,又离开OpenAI回谷歌了

几个小时前,Barret Zoph 在 𝕏 上发了一条推文,他说自己将加入谷歌 DeepMind,而他的 AI 生涯正是从谷歌 Brain 的 Residency 项目起步的,这次算是重返旧地;他将专注于强化学习(RL)与后训练(Post-Training)方向,更多消息稍后公布;他还补了一句,谷歌拥有在 AI 领域持续成功所需要的全部要素,他很高兴能成为这个使命的一部分。

来自主题: AI资讯
9256 点击    2026-08-27 20:15
Lady Gaga进军AI生物科技:用“活体皮肤”训练模型,筛选抗衰老成分

Lady Gaga进军AI生物科技:用“活体皮肤”训练模型,筛选抗衰老成分

Lady Gaga进军AI生物科技:用“活体皮肤”训练模型,筛选抗衰老成分

8 月 22 日,Lady Gaga(本名 Stefani Germanotta)在社交平台上首次公开了自己参与创办的生物技术公司 Outer Biosciences,以及公司的核心平台 Yuna。这家公司试图把机器学习、自动化实验与离体人体皮肤结合起来,希望从海量化合物中寻找新的抗衰老、抗炎和皮肤修复成分。

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8476 点击    2026-08-27 10:33
硅谷今日最热具身模型!不用后训练,看一遍就学会

硅谷今日最热具身模型!不用后训练,看一遍就学会

硅谷今日最热具身模型!不用后训练,看一遍就学会

刚刚,北美具身初创Skild AI又发布了全新机器人基础模型S1,直接把机器人上下文学习的任务长度拉到了10分钟往上。这次的S1主打上下文学习(in-context learning,ICL):无需在后训练阶段专门学习新的操作数据,只需看一段人类示范视频,就能“照猫画虎”,直接完成一整套从未见过的复杂操作流程。

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9325 点击    2026-08-27 10:14
从条件匹配到相似检索:同程旅行慧行搜索的火车换乘方案向量化实践

从条件匹配到相似检索:同程旅行慧行搜索的火车换乘方案向量化实践

从条件匹配到相似检索:同程旅行慧行搜索的火车换乘方案向量化实践

借助高效的相似方案召回,同程旅行不仅能按照用户的人数、时间、预算、座位约束条件找到最佳的直达线路;也能在直达票售罄的情况下,帮助用户快速找到如:车内换座直达、短换乘时间等替代方案。

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7452 点击    2026-08-27 09:28
把PLC仿真搬进浏览器,小参数模型也能实现高工程通过率

把PLC仿真搬进浏览器,小参数模型也能实现高工程通过率

把PLC仿真搬进浏览器,小参数模型也能实现高工程通过率

AI正在改变软件开发方式。过去需要从零编写的程序,现在可以用自然语言描述需求,再由AI生成代码初稿。

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9476 点击    2026-08-26 14:47
AI能否独立开展科研?ASI-Bench为科学自主性建立评测标尺

AI能否独立开展科研?ASI-Bench为科学自主性建立评测标尺

AI能否独立开展科研?ASI-Bench为科学自主性建立评测标尺

如果超级智能有黎明, 我们现在大概在黎明破晓前。 天还没亮,但地平线上已经有光了。

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6509 点击    2026-08-26 11:22
V-RAE:把「看懂视频」的能力带入生成,重新思考视频模型的潜空间

V-RAE:把「看懂视频」的能力带入生成,重新思考视频模型的潜空间

V-RAE:把「看懂视频」的能力带入生成,重新思考视频模型的潜空间

近日,新加坡国立大学 Minghui Guo 与牛津大学 Shengqiong Wu、Hao Fei 在论文《V-RAE: Rethinking Video Latent Spaces for Generation》中提出视频表征自编码器 V-RAE。该方法以冻结的视觉基础模型为编码器,通过轻量级时间池化压缩视频特征,并将具有丰富语义和时间连续性的表征直接用于视频重建、生成与未来预测。

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9121 点击    2026-08-26 10:19
“你以为买的是 DeepSeek Flash,到手可能是 1.5 bit 缩水版”:Pi 核心贡献者谈 AI Token 黑箱

“你以为买的是 DeepSeek Flash,到手可能是 1.5 bit 缩水版”:Pi 核心贡献者谈 AI Token 黑箱

“你以为买的是 DeepSeek Flash,到手可能是 1.5 bit 缩水版”:Pi 核心贡献者谈 AI Token 黑箱

“你以为你买的是 DeepSeek Flash,实际上可能是个 1.5 bit 的 DeepSeek,或者里面掺了 Opus 用于训练。”这是 Pi 核心贡献者 Armin Ronacher 的一个比喻。他形容现在的 token 市场像一种成分不明的商品——量化程度、实际版本、是否掺了别的东西、计费方式,全是黑洞。

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8940 点击    2026-08-25 13:57