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挖掘注意力中的运动线索:无需训练,解锁4D场景重建能力

挖掘注意力中的运动线索:无需训练,解锁4D场景重建能力

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如何让针对静态场景训练的3D基础模型(3D Foundation Models),在不增加训练成本的前提下,具备处理动态4D场景的能力?

来自主题: AI技术研报
9845 点击    2025-12-18 09:48
一等奖20万,大佬们出题,最硬核视频生成全球挑战赛开启!

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首个AI视频生成全球挑战赛来袭,袁粒、颜水成、程明明、田永鸿、Philip Torr多位大佬发起,20万大奖虚位以待!创作大神还是技术极客?两大赛道总有一个适合你,速速点击报名吧。

来自主题: AI资讯
8171 点击    2025-12-18 09:47
经验记忆黑科技:LightSearcher让AI工具调用减39.6%、推理快48.6%

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如今,以 DeepSeek-R1 为代表的深度思考大模型能够处理复杂的推理任务,而DeepSearch 作为深度思考大模型的核心搜索器,在推理过程中通过迭代调用外部搜索工具,访问参数边界之外的最新、领域特定知识,从而提升推理的深度和事实可靠性。

来自主题: AI技术研报
5829 点击    2025-12-18 09:46
大模型的进化方向:Words to Worlds | 对话商汤林达华

大模型的进化方向:Words to Worlds | 对话商汤林达华

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李飞飞团队最新的空间智能模型Cambrian-S,首次被一个国产开源AI超越了。

来自主题: AI技术研报
5928 点击    2025-12-18 09:15
刷榜自动驾驶语义场景补全!北大新作:高维度、高密度 | AAAI'26

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北京大学团队提出了一种新的视觉语义场景补全方法HD²-SSC,用于从多视角图像重建三维语义场景。该方法通过高维度语义解耦和高密度占用优化,解决了现有技术中二维输入与三维输出之间的维度差异,以及人工标注与真实场景密度差异的问题,从而实现更准确的语义场景补全。

来自主题: AI技术研报
5830 点击    2025-12-18 09:14
比LoRA更快更强,全新框架LoFA上线,秒级适配大模型

比LoRA更快更强,全新框架LoFA上线,秒级适配大模型

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在个性化视觉生成的实际应用中,通用视觉基础模型的表现往往难以满足精准需求。为实现高度定制化的生成效果,通常需对大模型进行针对性的自适应微调,但当前以 LoRA 为代表的主流方法,仍受限于定制化数据收集与冗长的优化流程,耗时耗力,难以在真实场景中广泛应用。

来自主题: AI技术研报
5572 点击    2025-12-18 09:12