
3D生成补上物理短板!首个系统性标注物理3D数据集上线,还有一个端到端框架
3D生成补上物理短板!首个系统性标注物理3D数据集上线,还有一个端到端框架3D生成又补齐了一块重要拼图——物理属性! 南洋理工大学-商汤联合研究中心S-Lab,及上海人工智能实验室合作提出了PhysXNet,号称首个系统性标注的物理基础3D数据集。
3D生成又补齐了一块重要拼图——物理属性! 南洋理工大学-商汤联合研究中心S-Lab,及上海人工智能实验室合作提出了PhysXNet,号称首个系统性标注的物理基础3D数据集。
给AI一场压力测试,结果性能暴跌近30%。 来自上海人工智能实验室、清华大学和中国人民大学的研究团队设计了一个全新的“压力测试”框架——REST (Reasoning Evaluation through Simultaneous Testing)。
现在,国内研究机构就从数据基石的角度出发,拿出了还原真实动态世界的新进展:上海人工智能实验室、北京理工大学、上海创智学院、东京大学等机构聚焦世界生成的第一步——世界探索,联合推出一个持续迭代的高质量视频数据集项目——Sekai(日语意为“世界”),服务于交互式视频生成、视觉导航、视频理解等任务,旨在利用图像、文本或视频构建一个动态且真实的世界,可供用户不受限制进行交互探索。
“对发现问题的投入,与解决问题同样重要。”这是上海人工智能实验室主任周伯文在首届明珠湖会议所作开场报告中的核心观点之一。
来自上海人工智能实验室团队的最新成果 Linear-MoE,首次系统性地实现了线性序列建模与 MoE 的高效结合,并开源了完整的技术框架,包括 Modeling 和 Training 两大部分,并支持层间混合架构。为下一代基础模型架构的研发提供了有价值的工具和经验。
近日,上海人工智能实验室(上海 AI 实验室)开源了生成式世界模型 AETHER。该模型全部由合成数据训练而成,不仅在传统重建与生成任务中表现领先,更首次赋予大模型在真实世界中的 3D 空间决策与规划能力,
北京大学、上海人工智能实验室、南洋理工大学联合推出 DiffSensei,首个结合多模态大语言模型(MLLM)与扩散模型的定制化漫画生成框架。该框架通过创新的掩码交叉注意力机制与文本兼容的角色适配器,实现了对多角色外观、表情、动作的精确控制
我是2024年7月毕业的博士,找工作是从2023年农历新年之后开始的,我一般只和主动联系上来的公司聊,最开始联系到的,是华为计算产品线的计算研究部昇腾和鲲鹏lab,随后联系的有上海人工智能实验室,幻方AI(年底改名为deepseek)。
香港大学联合上海人工智能实验室,华为诺亚方舟实验室提出高效扩散模型 LiT:探索了扩散模型中极简线性注意力的架构设计和训练策略。LiT-0.6B 可以在断网状态,离线部署在 Windows 笔记本电脑上,遵循用户指令快速生成 1K 分辨率逼真图片。
新模型在MATH上(以数学竞赛为主)动辄跑分80%甚至90%以上,却一用就废。