
生成视频好看还不够,还要能自由探索!昆仑万维开源Matrix-Game,单图打造游戏世界
生成视频好看还不够,还要能自由探索!昆仑万维开源Matrix-Game,单图打造游戏世界世界模型的进度条,最近坐上了火箭。
世界模型的进度条,最近坐上了火箭。
「矩阵」不再是科幻!Matrix-Game震撼来袭,突破边界带来交互式引擎。只需一句话,沙漠森林等任意场景可控生成,动作丝滑操控,360°视角自由切换,沉浸感爆棚。
中国首个全自研空间智能AI诞生了,单图即可生成360度无限3D场景,实时互动自由探索。这不仅是技术的革新,更预示着,游戏电影等领域即将迎来颠覆性的变革。
2025 年普遍被认为是智能体爆发元年,AI 应用将出现井喷式增长。然而,在大家纷纷将目光投向智能体的同时,另一个 AI 领域也可能迎来它的「ChatGPT 时刻」。
在人工智能基础模型技术飞速发展的今天,SAR 图像解译领域技术创新与发展生态亟待突破。为了解决上述技术挑战,国防科技大学电子科学学院刘永祥&刘丽教授团队提出首个公开发表的SAR图像目标识别基础模型SARATR-X 1.0。
人类离电影《黑客帝国》的场景,似乎又近了一步。
大规模语言模型(LLMs)已经在自然语言处理任务中展现了卓越的能力,但它们在复杂推理任务上依旧面临挑战。推理任务通常需要模型具有跨越多个步骤的推理能力,这超出了LLMs在传统训练阶段的表现。
随着大语言模型(LLMs)在处理复杂任务中的广泛应用,高质量数据的获取变得尤为关键。为了确保模型能够准确理解并执行用户指令,模型必须依赖大量真实且多样化的数据进行后训练。然而,获取此类数据往往伴随着高昂的成本和数据稀缺性。因此,如何有效生成能够反映现实需求的高质量合成数据,成为了当前亟需解决的核心挑战。
用AI模型从代码层面深度分析和防御恶意软件。
AI投资挑战大,硬件层与数据壁垒关键。