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文本到图像的扩散模型的最新进展已取得显著成功，但它们往往难以完全捕捉用户的意图。现有的使用文本输入结合边界框或区域蒙版的方法无法提供精确的空间引导，常常导致对象方向错位或意外。为了解决这些限制，我们提出了涂鸦引导扩散(ScribbleDiff)，这是一种无需训练的方法，它利用用户提供的简单涂鸦作为视觉提示来引导图像生成。然而，将涂鸦纳入扩散模型存在挑战，因为涂鸦具有稀疏和单薄的特性，很难确保准确的
EXAONE 4.0是韩国LG AI Research推出的自研混合推理大模型。模型融合通用自然语言处理和高级推理能力，支持韩语、英语和西班牙语。模型分为32B的专业版和1.2B的端侧版，前者基于多项国家级认证考试，适用高专业领域，后者体积小、性能优，支持本地运行，适合隐私和安全要求高的场景。EXAONE 4.0在国际高难度基准测试中表现优异，如MMLU-Pro 81.8分、AIME 2025 8
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Klear-Reasoner 是快手推出的基于 Qwen3-8B-Base 的推理模型，专注于提升数学和代码推理能力。模型通过长思维链监督微调（long CoT SFT）和强化学习（RL）训练，核心创新是 GPPO算法，通过保留被裁剪的梯度信息，解决传统方法中探索能力受限和负样本收敛慢的问题，在 AIME 和 LiveCodeBench 等基准测试中达到 8B 模型的顶尖水平。Klear-Reas
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