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PUMA（emPowering Unified MLLM with Multi-grAnular visual generation）是一项创新的多模态大型语言模型（MLLM），由商汤科技联合来自香港中文大学、港大和清华大学的研究人员共同开发。它通过统一的框架处理和生成多粒度的视觉表示，巧妙地平衡了视觉生成任务中的多样性与可控性。
清华物理系传奇特奖得主Yao Shunyu，正式投身大模型，加入Anthropic的Claude团队。
视频内容的快速增长给视频检索技术，特别是细粒度视频片段检索（VCMR），带来了巨大挑战。VCMR 要求系统根据文本查询从视频库中精准定位视频中的匹配片段，需具备跨模态理解和细粒度视频理解能力。
国产AI视频大模型牵手国际顶尖IP！
家人们，OpenAI 又上新了！推出了全新的生成式模型sCM(Simplifying Continuous-Time Consistency Models)，支持视频、图像、三维模型和音频的生成。
两位清华校友，在OpenAI发布最新研究—— 生成图像，但速度是扩散模型的50倍。 路橙、宋飏再次简化了一致性模型，仅用两步采样，就能使生成质量与扩散模型相媲美。
一键部署LLM混合精度推理，端到端吞吐比AWQ最大提升6倍！ 清华大学计算机系PACMAN实验室发布开源混合精度推理系统——MixQ。 MixQ支持8比特和4比特混合精度推理，可实现近无损的量化部署并提升推理的吞吐。
又快又准，即插即用！清华8比特量化Attention，两倍加速于FlashAttention2，各端到端任务均不掉点！
多项改进实现规模空前的连续时间一致性模型。
一台4090笔记本，秒生1K质量高清图。英伟达联合MIT清华团队提出的Sana架构，得益于核心架构创新，具备了惊人的图像生成速度，而且最高能实现4k分辨率。