随着人工智能的发展，AI问答模型在各种应用场景中表现出色，尤其是在信息检索和知识问答领域。传统的RAG模型通过结合外部知识库的实时检索与生成模型，极大地提升了回答的准确性。然而，这类模型仍然面临一个重要挑战：无法有效处理长期信息，尤其是在需要持续记忆和动态更新知识的场景中表现不佳。
卡内基梅隆大学提出了视频生成模型加速方法Run-Length Tokenization（RLT），被NeurIPS 2024选为Spotlight论文。 在精度几乎没有损失的前提下，RLT可以让模型训练和推理速度双双提升。
文本到图像的生成模型让创作更加灵活，用户可以用自然语言引导生成图像。
【新智元导读】刚刚，一款专为消费级显卡设计的全新非自回归掩码图像建模的文本到图像生成模型——Meissonic发布，标志着图像生成即将进入「端侧时代」。
又有机会跟着大神学习了！ 今年 2 月起，何恺明已经开始了自己在 MIT 的副教授职业生涯，并在 3 月 7 日走上讲台完成了「人生中教的第一堂课」。
自从 Sora 横空出世，业界便掀起了一场「视频生成模型到底懂不懂物理规律」的争论。图灵奖得主 Yann LeCun 明确表示，基于文本提示生成的逼真视频并不代表模型真正理解了物理世界。之后更是直言，像 Sora 这样通过生成像素来建模世界的方式注定要失败。
现在，视频生成模型无需训练即可加速了？！ Meta提出了一种新方法AdaCache，能够加速DiT模型，而且是无需额外训练的那种（即插即用）。
VQAScore是一个利用视觉问答模型来评估由文本提示生成的图像质量的新方法；GenAI-Bench是一个包含复杂文本提示的基准测试集，用于挑战和提升现有的图像生成模型。两个工具可以帮助研究人员自动评估AI模型的性能，还能通过选择最佳候选图像来实际改善生成的图像。
MPDS（Movie Posters Dataset）是一个创新的电影海报数据集，旨在解决现有图像生成模型在制作电影海报时面临的挑战。
Allegro 是一款先进的商业级视频生成模型，由Rhymes AI团队开发。它通过将描述性文本转换为动态视觉内容，为用户提供了一种灵活且可控的视频创作方法。
