CVPR 2025 满分论文!重建 vs 生成:解决扩散模型中的优化难题
本文提出了一种名为VA-VAE的方法,通过将视觉词元分析器的潜在空间与预训练的视觉基础模型对齐,解决了潜在扩散模型中重建与生成之间的优化难题。基于该方法构建的LightningDiT模型在ImageNet 256×256生成任务上取得了最佳性能,FID得分1.35,并在64个epoch内达到2.11的FID得分,显著提升了训练效率。
本文提出了一种名为VA-VAE的方法,通过将视觉词元分析器的潜在空间与预训练的视觉基础模型对齐,解决了潜在扩散模型中重建与生成之间的优化难题。基于该方法构建的LightningDiT模型在ImageNet 256×256生成任务上取得了最佳性能,FID得分1.35,并在64个epoch内达到2.11的FID得分,显著提升了训练效率。
这届AI终于学会‘动手’了!一款名为Manus的AI智能体在3月5日晚发布后迅速火爆。它能够独立思考、规划并执行复杂任务,交付完整成果,不仅是聊天机器人,更是一个能自主学习、调用各类工具、记忆用户偏好及云端异步运行的数字大脑。这款由中国团队研发的应用因强大的能力而备受关注,如简历筛选、房地产研究和股票分析等任务都可轻松完成。Manus在权威基准测试中的表现优异,并被宣传未来可能免费开放。
Manus 是首个通用 AI 智能体,能够处理数据收集、分析、招聘等多种任务。它在多项基准测试中表现优异,并得到了广泛的好评。目前仅通过邀请码注册使用。
华中科技大学提出UniSeg3D算法,一次性完成六项3D点云分割任务,提升场景理解和效率。通过信息共享优化性能,在多个数据集上取得SOTA结果。
华中科技大学提出MoE Jetpack框架,利用密集模型预训练权重微调为混合专家模型,显著提升精度和收敛速度。
华中科技大学提出MoE Jetpack框架,利用密集激活模型权重微调出混合专家(MoE)模型,大幅提升了精度和收敛速度,解决MoE预训练需求高问题。