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图灵奖得主预言中国成AI工业翘楚!海淀硬核AI先锋盛会,涌现更多未来成果

图灵奖得主预言中国成AI工业翘楚!海淀硬核AI先锋盛会,涌现更多未来成果

图灵奖得主预言中国成AI工业翘楚!海淀硬核AI先锋盛会,涌现更多未来成果

2025中关村论坛人工智能主题日,高能不断。清华系团队全新Vidu Q1视频生成可控性再创新高,炫目demo惊艳全场。图灵奖得主Joseph Sifakis、清华朱军、百度王海峰等大咖演讲,更是将论坛推向专业的巅峰。

来自主题: AI资讯
7281 点击    2025-04-04 14:34
动态场景,开放文本查询!清华哈佛联合建模4D语言场 | CVPR 2025

动态场景,开放文本查询!清华哈佛联合建模4D语言场 | CVPR 2025

动态场景,开放文本查询!清华哈佛联合建模4D语言场 | CVPR 2025

4D LangSplat通过结合多模态大语言模型和动态三维高斯泼溅技术,成功构建了动态语义场,能够高效且精准地完成动态场景下的开放文本查询任务。该方法利用多模态大模型生成物体级的语言描述,并通过状态变化网络实现语义特征的平滑建模,显著提升了动态语义场的建模能力。

来自主题: AI技术研报
3694 点击    2025-04-02 15:05
ICLR 2025 Oral | IDEA联合清华北大提出ChartMoE:探究下游任务中多样化对齐MoE的表征和知识

ICLR 2025 Oral | IDEA联合清华北大提出ChartMoE:探究下游任务中多样化对齐MoE的表征和知识

ICLR 2025 Oral | IDEA联合清华北大提出ChartMoE:探究下游任务中多样化对齐MoE的表征和知识

最近,全球 AI 和机器学习顶会 ICLR 2025 公布了论文录取结果:由 IDEA、清华大学、北京大学、香港科技大学(广州)联合团队提出的 ChartMoE 成功入选 Oral (口头报告) 论文。据了解,本届大会共收到 11672 篇论文,被选中做 Oral Presentation(口头报告)的比例约为 1.8%

来自主题: AI技术研报
3699 点击    2025-04-01 15:27
清华朱军团队 | 从点云到高保真三维网格:DeepMesh突破自回归生成瓶颈

清华朱军团队 | 从点云到高保真三维网格:DeepMesh突破自回归生成瓶颈

清华朱军团队 | 从点云到高保真三维网格:DeepMesh突破自回归生成瓶颈

在三维数字内容生产领域,三角形网格作为核心的几何表示形式,其质量直接影响虚拟资产在影视、游戏和工业设计等应用场景中的表现与效率。

来自主题: AI技术研报
4574 点击    2025-03-31 15:31
200美金,人人可手搓QwQ,清华、蚂蚁开源极速RL框架AReaL-boba

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由于 DeepSeek R1 和 OpenAI o1 等推理模型(LRM,Large Reasoning Model)带来了新的 post-training scaling law,强化学习(RL,Reinforcement Learning)成为了大语言模型能力提升的新引擎。然而,针对大语言模型的大规模强化学习训练门槛一直很高:

来自主题: AI技术研报
9169 点击    2025-03-31 15:07
图灵奖得主预言中国成AI工业翘楚!海淀硬核AI先锋盛会,涌现更多未来成果

图灵奖得主预言中国成AI工业翘楚!海淀硬核AI先锋盛会,涌现更多未来成果

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2025中关村论坛人工智能主题日,高能不断。清华系团队全新Vidu Q1视频生成可控性再创新高,炫目demo惊艳全场。图灵奖得主Joseph Sifakis、清华朱军、百度王海峰等大咖演讲,更是将论坛推向专业的巅峰。

来自主题: AI资讯
7801 点击    2025-03-30 10:38
姚班天才范浩强创业公司曝光!旷视三剑客携2亿天使轮进军具身智能赛道

姚班天才范浩强创业公司曝光!旷视三剑客携2亿天使轮进军具身智能赛道

姚班天才范浩强创业公司曝光!旷视三剑客携2亿天使轮进军具身智能赛道

在AI领域,最强“小强”指向明确:IOI奥赛金牌得主、清华姚班天才、旷视6号员工——范浩强。公司原力灵机,去年12月17日在海淀区注册,刚刚从水下空降般浮出水面,同日宣布近期完成2亿元天使轮融资,投资方包含君联资本、九坤创投、启明创投。

来自主题: AI资讯
6580 点击    2025-03-26 16:01
视频生成的测试时Scaling时刻!清华开源Video-T1,无需重新训练让性能飙升

视频生成的测试时Scaling时刻!清华开源Video-T1,无需重新训练让性能飙升

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视频作为包含大量时空信息和语义的媒介,对于 AI 理解、模拟现实世界至关重要。视频生成作为生成式 AI 的一个重要方向,其性能目前主要通过增大基础模型的参数量和预训练数据实现提升,更大的模型是更好表现的基础,但同时也意味着更苛刻的计算资源需求。

来自主题: AI技术研报
6964 点击    2025-03-26 14:43