
让机器准确「看懂」手物交互动作,清华大学等提出GeneOH Diffusion方法
让机器准确「看懂」手物交互动作,清华大学等提出GeneOH Diffusion方法在机器学习和计算机视觉中,让机器准确地识别和理解手和物体之间的交互动作,那是相当费劲。
在机器学习和计算机视觉中,让机器准确地识别和理解手和物体之间的交互动作,那是相当费劲。
两天前,图灵奖得主 Yann LeCun 转载了「自己登上月球去探索」的长篇漫画,引起了网友的热议。
我有一个朋友,中年被裁、股市爆仓、子女厌学……但是他毫不气馁,不怨天地,每天除了钓鱼、打游戏,剩下的时间都用来积极思考新的创业良机。
Claude,深夜突然大放送iOS版本!
都说今年五一档最难抢票,但这个票,许多乐迷指的是演唱会门票:凤凰传奇、邓紫棋、陈奕迅……越是声线特殊、现场力爆棚、感染力强,越是一票难求……
具身智能已经成为人工智能领域最值得期待的一大赛道之一
纵观生成式AI领域中的两个主导者:自回归和扩散模型。 一个专攻文本等离散数据,一个长于图像等连续数据。 如果,我们让后者来挑战前者的主场,它能行吗?
人类嗅觉的数字化,它来了! 当今的计算机算法,尤其是AI技术,几乎已经把人类的视觉和听觉完全虚拟化了。
我们已经看到,AI 已经能够理解和生成文本、图像、视频,尽管各个产品目前能达到的准确性和审美水准还不相同
上个月,初创公司 Cognition AI 用精妙绝伦的 Demo 演示了 AI 软件工程师 Devin,一夜之间在 X 上卷起风暴之余,也让更多程序员发出了如上疑问。