标签：NeurIPS
下一代图像生成技术：Next-Scale Prediction与视觉自回归建模
字节跳动前实习生田某某因“破坏大模型训练”事件引发热议，但其与字节跳动合作的论文《视觉自回归建模：通过下一尺度预测实现可扩展的图像生成》却在人工智能...
NeurIPS 2025：机器学习与人工智能的未来展望
NeurIPS 2025将展示机器学习和人工智能领域的最新突破，涵盖自然语言处理、自动化、伦理AI等多个前沿方向。本文探讨了会议的核心议题、行为准则及未来趋势，...
Infinity模型：图像生成的新纪元，超越Diffusion Model的创新突破
字节商业化技术团队开发的Infinity模型，基于NeurIPS最佳论文VAR衍生而来，通过bitwise tokenizer细粒度建模图像空间，词表扩展至无穷大，模型规模达20B，在...
中国AI研究紧追美国：全球顶尖AI学术会议论文录用情况分析
中国在人工智能研究领域紧追美国，全球顶尖AI学会2024年录用的论文中，中国有四所高校进入作者数量前十名。文章分析了中美在AI研究领域的竞争格局，并提到全...
下一尺度预测：从技术突破到争议背后的思考
字节跳动前实习生田某某因“破坏大模型训练”事件引发热议，但其与字节跳动及北京大学合作的论文《视觉自回归建模：通过下一尺度预测实现可扩展的图像生成》被N...
视觉自回归建模：技术突破与争议背后的思考
字节跳动前实习生田某某因“破坏大模型训练”事件引发热议，同时其与字节跳动及北京大学合作的论文《视觉自回归建模：通过下一尺度预测实现可扩展的图像生成》...
卷积可微分逻辑门网络：神经网络能效革命的新里程碑
在NeurIPS大会上，斯坦福大学的研究团队展示了由逻辑门组成的神经网络，称为“卷积可微分逻辑门网络”。这一创新设计在能耗方面比传统神经网络低数十万倍，为人...
逻辑门网络：人工智能的节能革命
在神经信息处理系统大会（NeurIPS）上，斯坦福大学的博士后菲利克斯·彼得森展示了他和导师斯特凡诺·埃尔蒙设计的由逻辑门组成的神经网络，称为“逻辑门网络”。...
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