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Google RT-2、Figure 01 机器人、特斯拉 Optimus 等的新演示让「具身智能」这一概念成为了机器人和大模型领域的热门话题
随着Claude 3、Llama 3甚至之后GPT-5等更强模型发布，业界急需一款更难、更有区分度的基准测试。
现在不缺大模型，缺的是怎么更好地把大模型用起来的方法
高斯溅射（Gaussian Splatting）在新视角合成领域掀起了一轮革命性浪潮，取代上一代技术神经辐射场（NeRF）成为学界业界顶流
最近，字节旗下的一款视频生成AI——Dreamina 开始大规模开放测试。 Dreamina 不算是新产品，但现在它与 Sora 最大的区别，不是模型能力，而是它真的是能使用的。
电子学在核物理领域从来都不是一帆风顺的。大型强子对撞机作为全球最强大的加速器，所产生的数据如此之多，使得全部记录这些数据从来都不是一个可行的选择。
近年来，多模态大型语言模型（MLLM）在各个领域的应用取得了显著的成功。然而，作为许多下游任务的基础模型，当前的 MLLM 由众所周知的 Transformer 网络构成，这种网络具有较低效的二次计算复杂度。
几天前，由 Linux 基金会主办的北美开源峰会（Open Source Summit North America）在华盛顿西雅图闭幕。
过去几年来，扩散模型强大的图像合成能力已经得到充分证明。研究社区现在正在攻克一个更困难的任务：视频生成。近日，OpenAI 安全系统（Safety Systems）负责人 Lilian Weng 写了一篇关于视频生成的扩散模型的博客。
最近几年，AI技术的发展远远超出普通大众和研究者的预期，「通用人工智能（AGI）」的概念也从科幻小说中走进了日常生活的讨论中，成为了许多科技公司和研究机构所追求的最终目标。