迈向长上下文视频生成!NUS团队新作FAR同时实现短视频和长视频预测SOTA,代码已开源
迈向长上下文视频生成!NUS团队新作FAR同时实现短视频和长视频预测SOTA,代码已开源目前的视频生成技术大多是在短视频数据上训练,推理时则通过滑动窗口等策略,逐步扩展生成的视频长度。然而,这种方式无法充分利用视频的长时上下文信息,容易导致生成内容在时序上出现潜在的不一致性。
搜索
目前的视频生成技术大多是在短视频数据上训练,推理时则通过滑动窗口等策略,逐步扩展生成的视频长度。然而,这种方式无法充分利用视频的长时上下文信息,容易导致生成内容在时序上出现潜在的不一致性。
曾被专业设计师看成“玩具”的生成式 UI,如今正在和 vibe coding 一起改写开发和设计工作流,需求->代码->设计的新工作流开始出现。
前 Meta 工程师创办的 Lace AI 融资1400万美元,这是一家家庭服务创收软件初创公司。作为 Meta 的 AI 工程师,Boris Valkov 帮助构建了世界上最大的机器学习库之一 PyTorch。在那里,瓦尔科夫意识到人工智能“即将解锁能力,在软件堆栈的应用层中。
OpenAI 的 o1 系列和 DeepSeek-R1 的成功充分证明,大规模强化学习已成为一种极为有效的方法,能够激发大型语言模型(LLM) 的复杂推理行为并显著提升其能力。
当前,AI 领域呈现出一种近乎“追星式”的热情氛围,每当有新的东西发布,便迅速引发广泛关注与高度评价,仿佛技术变革即将一触即发。同时大家情绪也波动剧烈,从“危机论”到“爆发论”频繁切换。OpenAI 最近出的《A Practical guide to building AI agents》的指南,就是他们最近捧上天的“神作”。它直接被捧成了“圣经”,一时间风头无两。
现在,AI 产品仅仅只靠机器人尬聊,已经留不住用户了,这是显而易见的新共识。
Transformer作者Ashish Vaswani团队重磅LLM研究!简单指令:「Wait,」就能有效激发LLM显式反思,表现堪比直接告知模型存在错误。
在全球大模型快速爆发与AIGC应用加速落地的时代,中国的人工智能创业者也在经历从“算法至上”到“产品为王”的重大转变。过去十年,AI行业几度热潮:从2016年AlphaGo引爆的认知革命,到2022年ChatGPT带来的生成式AI浪潮,技术的跃迁正在倒逼产品逻辑重构。而真正决定一家AI公司能否走得远的,从来不是技术demo,而是“有没有真正被用起来”。
“关系”永远是人才管理的关键。ConverzAI专注于发展AI驱动的招聘解决方案,其推出的虚拟招聘助手(Virtual Recruiter)能够自主管理从人才搜索、互动到关系搭建全流程,并帮助企业做出数据驱动的招聘决策。据ConverzAI官网数据,客户企业可以在5天内快速搭建一个虚拟招聘助手,将招聘周期缩短90%。
在 InfoQ 举办的 AICon 全球人工智能开发与应用大会上网易有道国际 App 产品部业务负责人赵越做了专题演讲“AI 创新应用 C 端 B 端商业化实践,从中国走向全球”,演讲围绕 AI 技术在不同市场中的应用和变现策略。