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Idea撞车何恺明「分形生成模型」!速度领先10倍,性能更强

Idea撞车何恺明「分形生成模型」!速度领先10倍,性能更强

Idea撞车何恺明「分形生成模型」!速度领先10倍,性能更强

澳大利亚国立大学团队提出了ARINAR模型,与何凯明团队此前提出的分形生成模型类似,采用双层自回归结构逐特征生成图像,显著提升了生成质量和速度,性能超越了FractalMAR模型,论文和代码已公开。

来自主题: AI技术研报
6619 点击    2025-03-22 10:50
用两个LLM执行PLAN-AND-ACT,让Agent在长任务中提高规划能力54% | UC伯克利最新

用两个LLM执行PLAN-AND-ACT,让Agent在长任务中提高规划能力54% | UC伯克利最新

用两个LLM执行PLAN-AND-ACT,让Agent在长任务中提高规划能力54% | UC伯克利最新

当你要求AI"帮我订一张去纽约的机票"时,它需要理解目标、分解步骤、适应变化,这个过程远比看起来复杂。UC伯克利的研究者们带来了振奋人心的新发现:通过将任务规划和执行分离的PLAN-AND-ACT框架,他们成功将智能体在长期任务中的规划能力提升了54%,创造了新的技术突破。

来自主题: AI技术研报
4683 点击    2025-03-21 14:37
RAG发展图谱:从基础检索到记忆增强,再到自适应RAG的五大范式 | RAG最新综述

RAG发展图谱:从基础检索到记忆增强,再到自适应RAG的五大范式 | RAG最新综述

RAG发展图谱:从基础检索到记忆增强,再到自适应RAG的五大范式 | RAG最新综述

RAG工作发展时间线(2020年至今)。展示了RAG相关研究的三个主要领域:基础(包括RAG学习和RAG框架)、进阶和评估。关键的语言模型(GPT-3、GPT-4等)发展节点标注在时间线上。

来自主题: AI技术研报
7052 点击    2025-03-21 12:18
华为诺亚综述:生成式模型如何用于决策?

华为诺亚综述:生成式模型如何用于决策?

华为诺亚综述:生成式模型如何用于决策?

近年来,生成模型在内容生成(AIGC)领域蓬勃发展,同时也逐渐引起了在智能决策中的应用关注。

来自主题: AI技术研报
7734 点击    2025-03-20 16:38
啪啪打脸!Search-R1让DeepSeek-R1实时获取信息,实现26%提升的争议与启发 | 最新

啪啪打脸!Search-R1让DeepSeek-R1实时获取信息,实现26%提升的争议与启发 | 最新

啪啪打脸!Search-R1让DeepSeek-R1实时获取信息,实现26%提升的争议与启发 | 最新

本文介绍了Search-R1技术,这是一项通过强化学习训练大语言模型进行推理并利用搜索引擎的创新方法。实验表明,Search-R1在Qwen2.5-7B模型上实现了26%的性能提升,使模型能够实时获取准确信息并进行多轮推理。本文详细分析了Search-R1的工作原理、训练方法和实验结果,为AI产品开发者提供了重要参考。

来自主题: AI技术研报
8941 点击    2025-03-20 09:48
CVPR 2025|复旦&微软开源StableAnimator: 首个端到端ID一致性人类视频生成,Github Star破千

CVPR 2025|复旦&微软开源StableAnimator: 首个端到端ID一致性人类视频生成,Github Star破千

CVPR 2025|复旦&微软开源StableAnimator: 首个端到端ID一致性人类视频生成,Github Star破千

近年来,扩散模型在图像与视频合成领域展现出强大能力,为图像动画技术的发展带来了新的契机。特别是在人物图像动画方面,该技术能够基于一系列预设姿态驱动参考图像,使其动态化,从而生成高度可控的人体动画视频。

来自主题: AI技术研报
7882 点击    2025-03-20 09:34