无需训练的3D生成加速新思路:西湖大学提出Fast3Dcache
无需训练的3D生成加速新思路:西湖大学提出Fast3Dcache在AIGC的浪潮中,3D生成模型(如TRELLIS)正以惊人的速度进化,生成的模型越来越精细。然而,“慢”与计算量大依然是制约其大规模应用的最大痛点。复杂的去噪过程、庞大的计算量,让生成一个高质量3D资产往往需要漫长的等待。
在AIGC的浪潮中,3D生成模型(如TRELLIS)正以惊人的速度进化,生成的模型越来越精细。然而,“慢”与计算量大依然是制约其大规模应用的最大痛点。复杂的去噪过程、庞大的计算量,让生成一个高质量3D资产往往需要漫长的等待。
我们距离“一人造一家公司”、亦或者“仅凭自然语言就能开发出一款完整的应用甚至游戏”还有多远?
大模型最广泛的应用如 ChatGPT、Deepseek、千问、豆包、Gemini 等通常会连接互联网进行检索增强生成(RAG)来产生用户问题的答案。随着多模态大模型(MLLMs)的崛起,大模型的主流技术之一 RAG 迅速向多模态发展,形成多模态检索增强生成(MM-RAG)这个新兴领域。ChatGPT、千问、豆包、Gemini 都开始允许用户提供文字、图片等多种模态的输入。
看起来像AI聊天应用,但又好像在玩游戏?!!
2026 年的 AI 领域,会发生哪些变化?哪些技术会成为行业争夺的焦点?在应用层面,又有哪些变量可能彻底重塑市场格局?
突袭!ChatGPT发布三周年,DeepSeek嚯一下发出两个模型:DeepSeek-V3.2和DeepSeek-V3.2-Speciale。前者聚焦平衡实用,适用于日常问答、通用Agent任务、真实应用场景下的工具调用。
如果AI的终极使命是拓展人类认知的边界,那么“研究”——这项系统性探索未知的核心活动,无疑是其最重要的试金石。2024年,AI Agent技术迎来突破性进展,一个名为 Deep Research(深度研究) 的方向正以前所未有的速度站上风口,成为推动“AI应用元年”的真正引擎。
Hi,早上好。 我是洛小山,和你聊聊 AI 应用的降本增效。
近日,一份来自 ChatGPT 安卓测试版的代码泄露显示,OpenAI 正在为 ChatGPT 筹备广告功能。这一消息来自软件工程师 Tibor Blaho。他在分析 ChatGPT 安卓应用时,发现了多处与「广告功能」相关的代码引用,包括「搜索广告」「搜索广告轮播」以及「集市内容」等字符串。尽管这些代码并不意味着功能即将上线,但通常预示着内部正在进行广告形式和投放位置的测试。
a16z 指出:“模型开发的进展正在简化整个基础设施栈,使得语音智能体具备更低延迟和更高性能。这一提升主要出现在过去六个月内,得益于新一代对话模型的出现。”基于这些趋势,Deepgram 与 Opus Research 合作开展的《2025 语音 AI 状况调查报告》,基于 400 位商业领袖的洞察,涵盖十多个行业,分析了语音 AI 的应用现状与关键特性。