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。受到 ...

在 NeurIPS 2024 大会上，OpenAI 联合创始人兼前首席科学家 Ilya Sutskever 在其主题报告中展望了基础模型的未来研究方向，其中包括了 Inference Time Compute ...

在 NeurIPS 2024 大会上，OpenAI 联合创始人兼前首席科学家 Ilya Sutskever 在其主题报告中展望了基础模型的未来研究方向，其中包括了 Inference Time Compute ...

清华大学开源的 Video-T1通过创新的测试时缩放策略，为提升视频生成质量提供了一种新的有效途径。它无需昂贵的重新训练，而是通过更智能地利用推理时的计算资源，让现有模型焕发出更强的能力。随着未来研究的深入，我们有理由期待 TTS 技术在视频生成领域发挥越来越重要的作用。

IT之家 3 月 27 日消息，科技媒体 NeoWin 昨日（3 月 26 日）发布博文，报道称数据智能公司 Databricks 发布新型大语言模型微调方法 TAO（Test-time Adaptive ...

TAO方法的核心在于利用测试时计算（test-time compute）自动探索任务的各种可能性，并结合强化学习对模型进行深度优化。通过这种方式，企业能够省去繁琐而昂贵的人工标注过程，使得模型自我优化的潜力得以发挥。据测试，经过TAO微调的Llama3.370B模型在金融文档问答和SQL生成任务中表现卓越，甚至超越了传统的标注微调方法，其成绩逼近OpenAI的顶级闭源模型。