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物体姿态估计对于各种应用至关重要，例如机器人操纵和混合现实。实例级方法通常需要纹理 CAD 模型来生成训练数据，并且不能应用于测试时未见过的新物体；而类别级方法消除了这些假设（实例训练和 CAD 模型），但获取类别级训练数据需要应用额外的姿态标准化和检查步骤。
现在，AI 大模型已经疯狂到这种地步了吗？此时此刻，正有两个 Claude 模型在无休止地对话，它们在探索整个宇宙的奥妙。
目前，Video Pose Transformer（VPT）在基于视频的三维人体姿态估计领域取得了最领先的性能。近年来，这些 VPT 的计算量变得越来越大，这些巨大的计算量同时也限制了这个领域的进一步发展，对那些计算资源不足的研究者十分不友好。例如，训练一个 243 帧的 VPT 模型通常需要花费好几天的时间，严重拖慢了研究的进度，并成为了该领域亟待解决的一大痛点。
最近，文生视频模型 Sora 掀起了新一轮生成式 AI 模型浪潮，模型的多模态能力引起广泛关注。
在过去短短两年内，随着诸如 LAION-5B 等大规模图文数据集的开放，Stable Diffusion、DALL-E 2、ControlNet、Composer ，效果惊人的图片生成方法层出不穷。图片生成领域可谓狂飙突进。
据晚点LatePost独家消息，阿里巴巴旗下淘天集团和国际数字商业集团都已经建立了完整的AI团队。
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根据GlobalData的一份报告，今年AI市场价值将达到930亿美元。该分析还确定了AI辅助放射学作为一项新兴且具有颠覆性的技术，应该密切关注，荷兰大型企业飞利浦是AI辅助CT成像领域的领先专利申请人之一。