无需训练的3D生成加速新思路:西湖大学提出Fast3Dcache
无需训练的3D生成加速新思路:西湖大学提出Fast3Dcache在AIGC的浪潮中,3D生成模型(如TRELLIS)正以惊人的速度进化,生成的模型越来越精细。然而,“慢”与计算量大依然是制约其大规模应用的最大痛点。复杂的去噪过程、庞大的计算量,让生成一个高质量3D资产往往需要漫长的等待。
在AIGC的浪潮中,3D生成模型(如TRELLIS)正以惊人的速度进化,生成的模型越来越精细。然而,“慢”与计算量大依然是制约其大规模应用的最大痛点。复杂的去噪过程、庞大的计算量,让生成一个高质量3D资产往往需要漫长的等待。
今天,NeurIPS 2025最佳论文出炉!4篇最佳论文,华人占多半,何恺明孙剑等人曾提出的Faster R-CNN获「时间检验奖」,实至名归。
刚刚,NeurIPS 2025最佳论文奖、时间检验奖出炉!
今年刚满 20 岁的中山大学 00 后本科毕业生沙天铭,前不久收到了多所全美 Top50 高校的博士 offer。同样在前不久,他和合作者为预防中风研发出一款名为 FAST-CAD 的 AI 工具,能在不依赖医院设备的前提下,在复杂的日常环境中实现中风的准确判断。
太快了!一天之内Grok连迎两大更新——Grok 4 Fast与Grok Imagine都进行了大升级。Grok 4 Fast把上下文窗口提高到2M,并把完成率拉到94.1%(推理)与97.9%(非推理)。这意味着,你不必再把一本书或一整个代码库切碎喂给模型,它可以一次吞下,然后稳定地给出结果。
自回归(AR)大语言模型逐 token 顺序解码的范式限制了推理效率;扩散 LLM(dLLM)以并行生成见长,但过去难以稳定跑赢自回归(AR)模型,尤其是在 KV Cache 复用、和 可变长度 支持上仍存挑战。
ICCV最佳论文新鲜出炉了!今年,CMU团队满载而归,斩获最佳论文奖和最佳论文提名。同时,何恺明团队论文,RBG大神提出的Fast R-CNN,十年后斩获Helmholtz Prize,实至名归。
就在昨天深夜,马斯克的 xAI 悄无声息地扔出了一颗重磅炸弹——Grok 4 Fast!
xAI重磅推出Grok 4 Fast,创新融合推理与非推理双模式,支持200万token上下文。在NYT Connections基准和AA智能指数中表现卓越,超越多家顶级模型,标志着AI智能获取门槛的进一步降低。
最强不敢说,但最快实锤了! 刚刚,xAI发布Grok 4 Fast,生成速度高达每秒75个 token,比标准版快10倍! 从下面的动图中,我们可以直观地看出差距——当左边的Grok 4还在说“让我想一下的时候”,Grok 4 Fast已经在说:“下一个问题是什么了。”