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北大、VGI Labs和加州大学联合提出DynStream:首个大规模无位姿流式动态场景的高斯前馈重建框架

北大、VGI Labs和加州大学联合提出DynStream:首个大规模无位姿流式动态场景的高斯前馈重建框架

北大、VGI Labs和加州大学联合提出DynStream:首个大规模无位姿流式动态场景的高斯前馈重建框架

随手拍一段街景,镜头在移动,行人在穿行,街道上的车也在开。如果要边拍边重建这个变化的三维场景,麻烦就来了:未来画面还没到,如何分清哪些变化来自相机移动,哪些来自物体运动?随着镜头不断向前,如何将前一分钟重建的街道与后一分钟看到的路口准确拼接,避免场景错位或动态物体留下重影?当视频源源不断地输入时,系统又如何避免重复计算,让重建始终跟得上拍摄速度?

来自主题: AI技术研报
8119 点击    2026-10-19 16:20
画几条线就能控制机器人:上海交大提出稀疏输入策略引导框架

画几条线就能控制机器人:上海交大提出稀疏输入策略引导框架

画几条线就能控制机器人:上海交大提出稀疏输入策略引导框架

看着机器人抓偏了杯子、迟迟对不准面包机的插口,人们可能会忍不住提醒:“往左一点,再往前一点。”这些对人类来说再简单不过的调整,对机器人却未必容易。

来自主题: AI技术研报
6948 点击    2026-10-19 11:36
刚刚,英伟达开源机器人Harness!接入GPT-6 Astra一夜刷爆所有基准

刚刚,英伟达开源机器人Harness!接入GPT-6 Astra一夜刷爆所有基准

刚刚,英伟达开源机器人Harness!接入GPT-6 Astra一夜刷爆所有基准

英伟达正式开源机器人智能体框架ASPIRE V1.0,使机器人可自主编程、调试、复盘并沉淀可复用Skill,换用GPT-6 Astra后,一夜将LIBERO-Pro任务成功率推至99%,Robosuite和BEHAVIOR-1K代表性任务均达100%。

来自主题: AI资讯
8709 点击    2026-10-18 13:07
千问Agent训练框架公开!不多加一张卡,训练效率提升78%

千问Agent训练框架公开!不多加一张卡,训练效率提升78%

千问Agent训练框架公开!不多加一张卡,训练效率提升78%

千问披露Agent训练框架QwenGyre,通过弹性调度和轨迹处理,将Qwen 3.8 2.4T的48步强化学习训练耗时从134.55小时降至75.42小时、效率提升78%,并计划优化后开源。

来自主题: AI资讯
9704 点击    2026-10-17 12:03
最新ego视角手部重建框架,单模型输出世界坐标系下手部运动

最新ego视角手部重建框架,单模型输出世界坐标系下手部运动

最新ego视角手部重建框架,单模型输出世界坐标系下手部运动

人类每天都在完成丰富的手部操作。通过头戴相机记录下这些过程,能为具身智能提供大量示范。

来自主题: AI技术研报
8461 点击    2026-10-15 11:25
独家 | 与B站紧密相关的上海继游,内测AI多世界互动恋爱产品《代号:偏偏》

独家 | 与B站紧密相关的上海继游,内测AI多世界互动恋爱产品《代号:偏偏》

独家 | 与B站紧密相关的上海继游,内测AI多世界互动恋爱产品《代号:偏偏》

《读佳》获知,上海继游信息科技有限公司(下称“上海继游”)正在内测一款多题材互动恋爱产品《代号:偏偏》(PROJECT KISMET),对外打出“多元世界,沉浸互动”的定位,试图跳出传统乙女游戏的框架,做自由度更高的交互式恋爱叙事产品。

来自主题: AI资讯
10282 点击    2026-10-14 15:50
清华大学AI4S研究新进展:让科学智能体发现公式、探索机理

清华大学AI4S研究新进展:让科学智能体发现公式、探索机理

清华大学AI4S研究新进展:让科学智能体发现公式、探索机理

近日,清华大学电子工程系数据科学与智能实验室在 AI for Science 方向提出面向智能体符号回归(agentic symbolic regression)的运行时框架 SRHarness [1],让 AI 更可靠地从观测数据中发现公式;同时构建机制发现基准 MechBench [2],系统评测 AI 能否进一步揭示公式背后的机理。

来自主题: AI技术研报
6189 点击    2026-10-14 11:16
何恺明团队发布多模态Harness框架

何恺明团队发布多模态Harness框架

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多模态模型的视觉原生Harness,来了!

来自主题: AI技术研报
9491 点击    2026-10-09 12:02
量化后画面闪烁?时序稳定的视频世界模型2-bit KV Cache压缩方案诞生

量化后画面闪烁?时序稳定的视频世界模型2-bit KV Cache压缩方案诞生

量化后画面闪烁?时序稳定的视频世界模型2-bit KV Cache压缩方案诞生

哈尔滨工业大学(深圳)iLearn-Lab与新加坡国立大学LV-Lab提出免训练2-bit KV Cache量化框架QuantWM,改善视频世界模型量化后的时序闪烁与画质,并实现最高6.20倍缓存压缩。

来自主题: AI技术研报
8854 点击    2026-10-07 15:18