近日,创业孵化器X-MAN携手20余名AI领域企业家,与光合组织展开互动交流。光合组织秘书长任京暘、天津创业投资管理有限公司总经理洪雷、光合组织云计算专委会张春泉、科沃斯X-MAN加速器CEO陈亮等出席交流,活动吸引了南京铭客、苏州腾芯等多家人工智能领域企业参与交流。
任京暘表示,海光芯片的技术生态和产业发展,是光合组织落地合作的重要抓手。光合组织以海光芯片为依托,发展了庞大的海光技术生态体系,通过技术适配优化,携手合作伙伴打造联合产品方案,为国产技术发展添砖加瓦。目前,光合组织已在全国成立了15+区域分会,20+生态适配中心,以生态协同助力地方产业经济增长。
洪雷现场分享了企业发展的宝贵经验,详述了芯片产业在国内的发展历程及广阔前景,并且从技术、商业等多个维度,说明了创新企业如何抓住人工智能发展机遇。
陈亮表示,X-MAN作为中国硬科技领域的头部创新生态,始终致力于深耕硬科技产业生态,推进人工智能领域企业的产业孵化,协助企业构建起上下游完整的产业生态链。
光合组织将携手X-MAN,创造更多交流机会,以实际行动赋能人工智能领域,汇聚生态之力成为建设数字中国的主力军。
好文章,需要你的鼓励
这项研究由浙江大学、复旦大学等机构联合完成,提出了ReVisual-R1模型,通过创新的三阶段训练方法显著提升了多模态大语言模型的推理能力。研究发现优化的纯文本冷启动训练、解决强化学习中的梯度停滞问题、以及分阶段训练策略是关键因素。ReVisual-R1在各类推理基准测试中超越了现有开源模型,甚至在某些任务上超过了商业模型,为多模态推理研究开辟了新途径。
这项研究提出了一种名为"批评式微调"的创新方法,证明仅使用一个问题的批评数据就能显著提升大语言模型的推理能力。研究团队对Qwen和Llama系列模型进行实验,发现这种方法在数学和逻辑推理任务上都取得了显著提升,平均提高15-16个百分点,而且只需要强化学习方法1/20的计算资源。这种简单高效的方法为释放预训练模型的潜在推理能力提供了新途径。
新加坡国立大学研究团队开发了名为IEAP的图像编辑框架,它通过将复杂编辑指令分解为简单原子操作序列解决了当前AI图像编辑的核心难题。研究发现当前模型在处理不改变图像布局的简单编辑时表现出色,但在需要改变图像结构时效果差。IEAP框架定义了五种基本操作,并利用思维链推理技术智能分解用户指令,实验证明其性能显著超越现有方法,尤其在处理复杂多步骤编辑时。
Character AI的研究者开发出TalkingMachines系统,通过自回归扩散模型实现实时音频驱动视频生成。研究将预训练视频模型转变为能进行FaceTime风格对话的虚拟形象系统。核心创新包括:将18B参数的图像到视频DiT模型改造为音频驱动系统、通过蒸馏实现无错误累积的无限长视频生成、优化工程设计降低延迟。系统可让多种风格的虚拟角色与人进行自然对话,嘴型与语音同步,为实时数字人交互技术开辟了新可能。