Video-R1项目提出了一种创新的基于规则的强化学习（RL）方法，专门用于视频推理任务。该方法采用了GRPO（Generalized Reinforcement Learning with Policy Optimization）的时间变体，并引入了新的数据集来支持训练...

近日，一项名为Guidance-Free Training（GFT）的技术突破引发计算机视觉领域关注。该技术通过完全消除对Classifier-Free Guidance（CFG）的依赖，在保持生成质量的同时显著降低计算成本。与传统基于蒸馏的方法不同，...

SISO（Single Image Iterative Subject-driven Generation and Editing）是一种无需训练的推理时优化方法，能够从单张图像中个性化生成或编辑图像内容。该技术通过高效的优化算法，直接在推理阶段实现对图像主体的个...

近日，Unsloth团队宣布已成功解决了来自DeepMind的新开源权重模型——Gemma 3的一些技术难题。通过与Unsloth的工具包集成，开发者现在可以在免费的Google Colab实例上对Gemma 3进行微调训练。这一突破性进展不仅降低了...

近日，一项名为SISO的突破性技术引发了业界广泛关注。该技术通过在图像生成和编辑过程中迭代优化相似性损失，实现了无需训练的个性化处理。这一创新意味着用户可以在不进行复杂模型训练的情况下，快速生成或编辑出符...

在医疗技术不断进步的今天，精准的剂量预测模型对于放射治疗至关重要。AAPM 2025挑战赛（GDP-HMM Challenge）旨在推动这一领域的发展，而最近在GitHub上发布的开源代码库为参赛者提供了宝贵的资源。该代码库不仅包含...

近期，OpenAI、微软和Meta等领先的人工智能公司正在通过“蒸馏”技术，利用大型语言模型（LLM）作为“教师”来训练更小的系统，从而创建更具成本效益的AI模型。这种技术通过将复杂模型的知识“蒸馏”到更轻量级的模型中，...

Luma首席科学家宋嘉明，作为最早为扩散模型开发加速算法的先驱，近日发布了新的多模态预训练方法——Inductive Moment Matching（IMM）。这一新方法不仅超越了传统扩散模型在样本质量上的表现，还实现了10倍以上的效率...