循环结构是视频超分辨率任务的流行框架选择。最先进的方法basicvsr采用具有特征对齐的双向传播，可以有效地利用整个输入视频中的信息。在本研究中，我们通过提出二阶网格传播和流引导变形对准来重新设计basicvsr ... ...

我们介绍了Ace-Step，这是一种新型的音乐发电基础模型，它通过整体建筑设计克服了现有方法的关键局限性，并实现了最先进的性能。当前方法在发电速度，音乐连贯性和可控性之间面临固有的权衡。例如，基于LLM的模型（e ...

现实世界视频超分辨率（VSR）中退化的多样性和复杂性在推理和培训中构成了非平凡的挑战。首先，虽然长期繁殖会导致在轻度降解的情况下的性能提高，但通过繁殖，损害产出质量，可能会夸大严重的内部降解。为了平衡细节合成与伪影抑制之间的权衡，我们发现了一个预先清洁阶段的图像必不可少的，以减少传播之前的噪声和伪影 ...

视觉语音识别（VSR）是仅在没有任何音频的情况下从视频输入中识别口语的任务。 VSR有许多应用程序作为辅助技术，尤其是如果可以将其部署在移动设备和嵌入式系统中。在资源约束环境中为VSR开发神经网络模型的主要障碍是密集的计算资源和大型内存足迹的需求 ...

检测现代大型语言模型生成的文本被认为很困难，因为 LLM 和人类都可以表现出各种复杂的行为。然而，我们发现基于对比两种密切相关的语言模型的分数在区分人类生成的文本和机器生成的文本方面非常准确。基于这种机制，我们提出了一种新颖的 LLM 检测器，只需要使用一对预先训练的 LLM 进行简单的计算 ...

过去的几年目睹了专业的大语言模型（LLM）推理系统，例如VLLM，Sglang，Mooncake和DeepFlow，以及通过Chatgpt等服务的快速LLM采用。推动这些系统设计工作是LLM请求处理的独特自回归性质，激发了获得高性能的新技术，同时保留了高量和高速工作量的高推理质量。尽管在整个文献中讨论了许多这些技术，但尚未在完整推理系统的框架下进行分析，也没有对系统本身进行分析和比较 ...

大型推理模型（LRM）（例如OpenAI O1和DeepSeek-R1）通过扩展测试时间计算并产生长期的思想链（COT），显示出了显着的推理功能。蒸馏 - 对LRMS生成的数据进行蒸馏训练 - 是增强较小模型的推理能力的一种直接而有效的方法，但面临着关键的瓶颈：我们发现，蒸馏的长COT数据对小型模型构成了学习困难，并导致偏见的继承（即 ...

随着语音合成技术的发展，用户对综合语音的自然性和表现性有更高的期望。但是先前的研究忽略了迅速选择的重要性。这项研究提出了基于检索功能（RAG）技术的文本到语音（TTS）框架，该框架可以根据文本内容动态调整语音样式，以实现更自然和生动的沟通效果 ...