字节开源图像编辑黑科技！1/30参数1/13数据，性能提升9.19%
字节开源图像编辑黑科技！1/30参数1/13数据，性能提升9.19%字节开源图像编辑新方法，比当前SOTA方法提高9.19%的性能，只用了1/30的训练数据和1/13参数规模的模型。
来自主题: AI技术研报
6815 点击 2025-05-08 09:52
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字节开源图像编辑新方法，比当前SOTA方法提高9.19%的性能，只用了1/30的训练数据和1/13参数规模的模型。
具身智能的突破离不开高质量数据。目前，具身合成数据有两条主要技术路线之争：“视频合成+3D重建”or “端到端3D生成”。英伟达在CES 2025指出“尚无互联网规模的机器人数据”，自动驾驶已具备城市级仿真，但家庭等复杂室内环境缺乏3D合成平台。
北京大学团队继VARGPT实现视觉理解与生成任务统一之后，再度推出了VARGPT-v1.1版本。该版本进一步提升了视觉自回归模型的能力，不仅在在视觉理解方面有所加强，还在图像生成和编辑任务中达到新的性能高度
在大模型迈向推理时代的当下，数学推理能力已成为衡量语言模型智能上限的关键指标。
千亿参数内最强推理大模型，刚刚易主了。32B——DeepSeek-R1的1/20参数量；免费商用；且全面开源——模型权重、训练数据集和完整训练代码，都开源了。这就是刚刚亮相的Skywork-OR1 (Open Reasoner 1)系列模型——
让大语言模型更懂特定领域知识，有新招了！
在人工智能飞速发展的今天，LLM 的能力令人叹为观止，但其局限性也日益凸显 —— 它们往往被困于训练数据的「孤岛」，无法直接触及实时信息或外部工具。
当我们遇到新问题时，往往会通过类比过去的经验来寻找解决方案，大语言模型能否如同人类一样类比？在对大模型的众多批判中，人们常说大模型只是记住了训练数据集中的模式，并没有进行真正的推理。
视频作为包含大量时空信息和语义的媒介，对于 AI 理解、模拟现实世界至关重要。视频生成作为生成式 AI 的一个重要方向，其性能目前主要通过增大基础模型的参数量和预训练数据实现提升，更大的模型是更好表现的基础，但同时也意味着更苛刻的计算资源需求。
7B小模型+3.8万条训练数据，就能让音频理解和推断评测基准MMAU榜单王座易主？