SAX-NeRF框架，一种专为稀疏视角下X光三维重建设计的新型NeRF方法，通过Lineformer Transformer和MLG采样策略显著提升了新视角合成和CT重建的性能。研究者还建立了X3D数据集，并开源了代码和预训练模型，为X光三维重建领域的研究提供了宝贵的资源和工具。
本⽂介绍由清华等⾼校联合推出的⾸个开源的⼤模型⽔印⼯具包 MarkLLM。MarkLLM 提供了统⼀的⼤模型⽔印算法实现框架、直观的⽔印算法机制可视化⽅案以及系统性的评估模块，旨在⽀持研究⼈员⽅便地实验、理解和评估最新的⽔印技术进展。通过 MarkLLM，作者期望在给研究者提供便利的同时加深公众对⼤模型⽔印技术的认知，推动该领域的共识形成，进⽽促进相关研究的发展和推⼴应⽤。
如何生成高难度、指令超复杂的视频呢？
在CV、ML等领域经常用到的神经场网格模型，如今有了理论框架描述其训练动力学和泛化性能。
苹果一出手，在手机等移动设备上部署大模型不可避免地成为行业关注焦点。
360 度场景生成是计算机视觉的重要任务，主流方法主要可分为两类，一类利用图像扩散模型分别生成 360 度场景的多个视角。由于图像扩散模型缺乏场景全局结构的先验知识，这类方法无法有效生成多样的 360 度视角，导致场景内主要的目标被多次重复生成，如图 1 的床和雕塑。
由腾讯音乐娱乐的Lyra Lab团队开发的Muse 开源系列项目，它的最后一个模块终于来了——MusePose ！发布后却真诚致谢阿里的项目？
使用大模型合成的数据，就能显著提升3D生成能力？
上周末在推特平台上有一篇写在谷歌文档里短文，在国外的科技/投资圈得到了非常广泛的浏览，叫做 The End of Software ( 软件的终结 ), 作者 Chris Paik 是位于纽约市的风险投资基金 Pace Capital 的创始合伙人，他之前同样在谷歌文档里总结的自己的投资框架也得到广泛的阅读。
24点游戏、几何图形、一步将死问题，这些推理密集型任务，难倒了一片大模型，怎么破？北大、UC伯克利、斯坦福研究者最近提出了一种全新的BoT方法，用思维模板大幅增强了推理性能。而Llama3-8B在BoT的加持下，竟多次超越Llama3-70B！
