谷歌提出了一种新的基于ML的大气环流模型NeuralGCM，比传统的基于物理的模型节省了几个数量级的计算量，计算成本降低了10万倍，相当于高性能计算领域25年的进步速度。对于2-15天的天气预报，这种方法比SOTA物理模型还要准确。
GPT-4o mini主打一个字「快」。
大模型当上福尔摩斯，学会对视频异常进行检测了。 来自华中科技大学、百度、密歇根大学的研究团队，提出了一种可解释性的视频异常检测框架，名为Holmes-VAD。
多件衣服按指定穿法一键虚拟试穿！
本文将为大家介绍CVPR 2024 Highlight的论文LangSplat: 3D Language Gaussian Splatting（三维语义高斯泼溅）。LangSplat在开放文本目标定位和语义分割任务上达到SOTA性能。在1440×1080分辨率的图像上，查询速度比之前的SOTA方法LERF快了199倍。代码已开源。
近日，LeCun和谢赛宁等大佬，共同提出了这一种全新的SOTA MLLM——Cambrian-1。开创了以视觉为中心的方法来设计多模态模型，同时全面开源了模型权重、代码、数据集，以及详细的指令微调和评估方法。
入选CVPR 2024 Highlight的三维语义高斯泼溅最新成果，查询速度比之前的SOTA方法LERF快了199倍！
号称不可能轻易被击败的AGI基准ARC-AGI被GPT-4o撼动，GPT-4o以在公共测试集50%、在训练集71%的准确率成为了新的SOTA！
为了实现高精度的区域级多模态理解，本文提出了一种动态分辨率方案来模拟人类视觉认知系统。
GTP-4o挑战悬赏八百万的超难数据集，实现SOTA！
