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近期，商汤科技 - 南洋理工大学联合 AI 研究中心 S-Lab ，上海人工智能实验室，北京大学与密歇根大学联合提出 DreamGaussian4D（DG4D），通过结合空间变换的显式建模与静态 3D Gaussian Splatting（GS）技术实现高效四维内容生成。
微软的这项研究让开发者可以在单卡机器上以 10 倍的速度处理超过 1M 的输入文本。
生物神经网络有一个重要的特点是高度可塑性，这使得自然生物体具有卓越的适应性，并且这种能力会影响神经系统的突触强度和拓扑结构。
这是一条少有人走过的路。
科学家们一直致力于让机器人更敏捷，此次哈佛大学与谷歌DeepMind人工智能实验室的合作有了新突破。他们创造出了一只搭载了AI大脑的「虚拟大鼠」，能够模仿真实啮齿动物的所有动作，甚至做出了一些没有被明确训练过的「新奇行为」。此项研究有望开辟「虚拟神经科学」新领域，对于脑科学和机器人学意义重大。
今天关于大模型的狂热里充满了各种误解。
SelfGNN框架结合了图神经网络和个性化自增强学习，能够捕捉用户行为的多时间尺度模式，降低噪声影响，提升推荐系统鲁棒性。
下一代视觉模型会摒弃patch吗？Meta AI最近发表的一篇论文就质疑了视觉模型中局部关系的必要性。他们提出了PiT架构，让Transformer直接学习单个像素而不是16×16的patch，结果在多个下游任务中取得了全面超越ViT模型的性能。
今日，Odyssey视觉AI发布预告，这款获得GV 900万美元种子资金的创新技术，旨在用AI技术讲好电影故事。具备强大的视觉内容生成与控制能力，视觉效果对标好莱坞制作水平。
来自佐治亚理工学院和英伟达的两名华人学者带队提出了名为RankRAG的微调框架，简化了原本需要多个模型的复杂的RAG流水线，用微调的方法交给同一个LLM完成，结果同时实现了模型在RAG任务上的性能提升。