英伟达联合 MIT 与港大推出 Fast-dLLM：显著提升扩散模型推理效率
近日，英伟达（NVIDIA）联合麻省理工学院（MIT）与香港大学的研究团队，推出了名为 Fast-dLLM 的新型框架，解决当前扩散模型（Diffusion-based LLMs）在推理效率和生成质量...
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用“Megakernel”打破LLM推理瓶颈：斯坦福Hazy Research实现Llama-1B史上最低延迟
在一些对响应速度极为敏感的应用场景中，例如对话式 AI 或人机协同的工作流系统，语言模型的推理延迟不仅影响效率，更直接影响用户体验。 以 Llama-3.2-1B 这类小型开源模型为例，在单序列生成任...
Darwin Gödel Machine（DGM）：能够自主修改自身代码的 AI智能体
在AI研究领域，一个长期目标是构建能够“无限学习”的系统——不仅在训练中学习，在部署后也能持续自我演化和提升。这一愿景的核心思想源自 哥德尔机器（Gödel Machine），它是一种理论上具备自修改...
阿里通义实验室推出基于浏览器的自主信息检索智能体WebDancer：像人类一样在复杂的网络环境中进行多步骤的信息搜索和推理
阿里通义实验室推出基于浏览器的自主信息检索智能体WebDancer，它能够像人类一样在复杂的网络环境中进行多步骤的信息搜索和推理。WebDancer通过模仿人类浏览网页的行为，利用搜索和点击等工具，逐...
新型图像到视频生成技术 Frame In-N-Out：突破传统视频生成中帧边界限制，实现更自由、更具创意的视频生成效果
弗吉尼亚大学和Adobe Research的研究人员推出新型图像到视频生成技术 Frame In-N-Out，突破传统视频生成中帧边界限制，实现更自由、更具创意的视频生成效果。具体来说，Frame I...
基于Wan2.1模型的分布式推理策略 DualParal：用于高效生成极端长视频
新加坡国立大学、西安电子科技大学和华中科技大学的研究人员推出分布式推理策略 DualParal，用于高效生成极端长视频。该策略针对基于DiT架构模型（Wan2.1mox ），这些模型在生成高质量视频方...
韩国科学技术院提出超分辨率框架Chain-of-Zoom（CoZ）：突破单图像超分辨率模型的放大极限
近年来，单图像超分辨率（SISR） 模型在固定缩放因子下已经能够生成接近真实照片质量的图像。然而，一旦尝试超出训练范围进行放大，就会出现模糊、伪影等问题，严重影响视觉效果。 此外，如果想获得更高倍数的...
原生FP4训练框架 Quartet：通过在低精度（ FP4）下进行高效的端到端训练，显著提升大语言模型（LLMs）的训练效率和性能
ISTA和苏黎世联邦理工学院的研究人员推出原生FP4训练框架 Quartet，通过在低精度（ FP4）下进行高效的端到端训练，显著提升大语言模型（LLMs）的训练效率和性能，二之前DeepSeek R...
新型测试时扩展框架Evolutionary Search (EvoSearch) ：通过在推理阶段分配额外计算资源来提升图像和视频生成模型的性能
香港科技大学和快手的研究人员推出新型测试时扩展（Test-Time Scaling, TTS）框架Evolutionary Search (EvoSearch) ，通过在推理阶段分配额外计算资源来提升...
基于 ComfyUI 平台构建的协作式 AI 系统ComfyMind：打造稳定、灵活、可扩展的通用生成平台
随着生成模型的飞速发展，“通用生成（General-Purpose Generation）”正成为 AI 领域的新焦点。它旨在通过一个统一系统，支持图像、视频、文本等多种模态任务的生成与编辑，为复杂创...
纯视觉推理新范式Visual Planning：通过纯视觉表征进行规划，无需依赖文本
剑桥大学语言技术实验室、伦敦大学学院和谷歌的研究人员一种名为“Visual Planning（视觉规划）”的新范式，通过纯视觉表征进行规划，无需依赖文本。该范式受到认知科学中双重编码理论的启发，主张人...
UniVG-R1：通过推理引导的多模态大语言模型实现通用视觉定位
传统视觉定位方法主要关注单图像场景，依赖于简单文本引用。然而，在现实世界中，处理隐含和复杂的指令，尤其是在涉及多图像的情况下，是一个重大挑战，主要原因是缺乏跨多模态上下文的高级推理能力。 项目主页：h...
