在3D内容创作领域，如何像玩乐高一样，自由生成、编辑和组合对象的各个部件，一直是一个核心挑战。香港大学、VAST、哈尔滨工业大学及浙江大学的研究者们联手，推出了一个名为 OmniPart 的全新框架，巧妙地解决了这一难题。该研究已被计算机图形学顶会 SIGGRAPH Asia 2025 接收。
在人工智能的广阔世界里，我们早已习惯了LLM智能体在各种任务中大放异彩。但有没有那么一瞬间，你觉得这些AI“牛马”还是缺了点什么？
创建具有高度真实感的三维数字人，在三维影视制作、游戏开发以及虚拟/增强现实（VR/AR）等多个领域均有着广泛且重要的应用。
“脑腐”（Brain Rot）指的是接触了过多社交媒体的低质量、碎片化信息后，人类的精神和智力状态恶化，如同腐烂一般。它曾入选 2024 年牛津大学出版社年度热词。
DeepSeek最新开源的模型，已经被硅谷夸疯了！
从 AlphaGo 战胜人类棋手，到 GPT 系列展现出惊人的推理与语言能力，强化学习（Reinforcement Learning, RL）一直是让机器「学会思考」的关键驱动力。
UC Berkeley、UW、AI2 等机构联合团队最新工作提出：在恰当的训练范式下，强化学习（RL）不仅能「打磨」已有能力，更能逼出「全新算法」级的推理模式。他们构建了一个专门验证这一命题的测试框架 DELTA，并观察到从「零奖励」到接近100%突破式跃迁的「RL grokking」现象。
近日，字节跳动一篇论文介绍了他们 LLM 训练基础设施 ByteRobust，引发广泛关注。现在，在训练基础设施层面上，我们终于知道字节跳动会如何稳健地训练豆包了。
AI新突破！DeepSeek-OCR以像素处理文本，压缩率小于1/10，基准测试领跑。开源一夜4.4k星，Karpathy技痒难耐，展望视觉输入的通用性。
天天刷推，大模型的脑子也会坏掉。 终于有研究证明，互联网上的烂内容会让大模型得「脑腐」。 相信许多读者对「脑腐」这个词并不陌生，长时间沉浸在碎片化的网络信息中，我们经常会感到注意力下降、思维变钝。
