
腾讯开源最强3D生成模型,消费级显卡就能跑 | CVPR
腾讯开源最强3D生成模型,消费级显卡就能跑 | CVPR就在刚刚的CVPR上,鹅厂3D生成模型混元3D 2.1正式宣布开源!
就在刚刚的CVPR上,鹅厂3D生成模型混元3D 2.1正式宣布开源!
扩散建模+自回归,打通文本生成任督二脉!这一次,来自康奈尔、CMU等机构的研究者,提出了前所未有的「混合体」——Eso-LM。有人惊呼:「自回归危险了。」
近段时间,关于 AI 自我演进/进化这一话题的研究和讨论开始变得愈渐密集。
好家伙,机器人进厂打工原视频流出,整整60分钟,完全未剪辑。
越通用,就越World Models。 我们知道,大模型技术爆发的原点可能在谷歌一篇名为《Attention is All You Need》的论文上。
三维场景是构建世界模型、具身智能等前沿科技的关键环节之一。
大型推理模型(LRMs)在解决复杂任务时展现出的强大能力令人惊叹,但其背后隐藏的安全风险不容忽视。
人类在学习新知识时,总是遵循从“记忆事实”到“理解概念”再到“掌握技能”的认知路径。
仅用不到1200行代码,实现最小化且完全可读的vLLM!DeepSeek研究员俞星凯搞了个开源项目引得大伙拍手叫绝。项目名为Nano-vLLM(纳米级-vLLM),有三大特点:快速离线推理:推理速度可与vLLM相媲美
为了推动该领域加速健康发展,由上海交通大学、上海 AI 实验室、牛津大学、普林斯顿大学、Meta 等十个机构联合推出的 MASLab,带来首个统一、全面、研究友好的大模型多智能体系统代码库:
4月份,李飞飞教授领先编制的《2025年人工智能指数报告》提供的数据显示,2024年全年具有特殊影响力的模型(Notable AI models)当中,排名前5的几乎都来自美国、中国的科技巨头。
扩散模型风头正盛,何恺明最新论文也与此相关。 研究的是如何把扩散模型和表征学习联系起来—— 给扩散模型加上“整理收纳”功能,使其内部特征更加有序,从而生成效果更加自然逼真的图片。
GraphRAG的索引速度慢,LightRAG的查询延迟高?
视频生成技术正以前所未有的速度革新着当前的视觉内容创作方式,从电影制作到广告设计,从虚拟现实到社交媒体,高质量且符合人类期望的视频生成模型正变得越来越重要。
您可能会问,LLM Agent的SOP到底是什么,为什么称它为AI的高考?SOP全称是标准操作程序(Standard Operating Procedures)很多朋友可能很熟悉,但它绝不是简单的步骤清单——它更像是AI能否在工业环境中真正"上岗"的终极考验。
如何让AI代码补全更懂开发者?
虽然我前面文章介绍了很多AI 工作流,但它们都是局限在自己平台里的操作,对于外部的页面,大多无能为力。
强化学习·RL范式尝试为LLMs应用于广泛的Agentic AI甚至构建AGI打开了一扇“深度推理”的大门,而RL是否是唯一且work的一扇门,先按下不表(不作为今天跟大家唠的重点),至少目前看来,随着o1/o3/r1/qwq..等一众语言推理模型的快速发展,正推动着LLMs和Agentic AI在不同领域的价值与作用,
标识能否有效应对?
学术综述论文在科学研究中发挥着至关重要的作用,特别是在研究文献快速增长的时代。传统的人工驱动综述写作需要研究者审阅大量文章,既耗时又难以跟上最新进展。而现有的自动化综述生成方法面临诸多挑战:
谷歌DeepMind重磅出击,开源首个形式化数学猜想库,获陶哲轩力挺!从解析数论的兰道猜想开始,这个开源项目将为AI破解数学难题的未来铺路。
近日,抖音内容技术团队开源了 ContentV,一种面向视频生成任务的高效训练方案。该方案在多项技术优化的基础上,使用 256 块 NPU,在约 4 周内完成了一个 8B 参数模型的训练。尽管资源有限,ContentV 在多个评估维度上取得了与现有主流方案相近的生成效果。
张小龙说,设计就是分类,我认为写作也是一种分类,有助于定义问题和讨论问题,所以在探讨 AI 编码之前,需要分清出什么时候是在氛围编码(Vibe coding),什么时候是在用 AI 辅助编程。
大数据和大模型已成为具身智能领域业界和学术界的焦点,人们也在期待人形机器人真正步入大数据、大模型时代。然而,行业一直缺乏稳定的人形机器人全身遥操作与数据采集方案。
想象一下,你是一位游戏设计师,正在为一个奇幻 RPG 游戏搭建场景。你需要创建一个 "精灵族树屋村落"—— 参天古木和树屋、发光的蘑菇路灯、半透明的纱幔帐篷... 传统工作流程中,这可能需要数周时间:先手工建模每个 3D 资产,再逐个调整位置和材质,最后反复测试光照效果…… 总之就是一个字,难。
豆包大模型1.6惊艳亮相,成为国内首款多模态SOTA模型,256k对话窗口,深度思考最长上下文。它不仅能看会想,还能动手操作GUI,国内最有潜力考清北。
作者介绍: 本文作者来自通义实验室 RAG 团队,致力于面向下一代 RAG 技术进行基础研究。该团队 WebWalker 工作近期也被 ACL 2025 main conference 录用。
今天聊个让所有AI Coder都“红温”的话题:用Cursor改Bug,怎么就那么容易翻车?需求描述得清清楚楚,它却越改越乱,好不容易修好一个,又带出仨新的,简直心态爆炸!😭
在A100上用310M模型,实现每秒超30帧自回归视频生成,同时画面还保持高质量!
端到端多模态GUI智能体有了“自我反思”能力!南洋理工大学MMLab团队提出框架GUI-Reflection。