刚刚,神秘模型登顶视频生成榜,又是个中国模型?
刚刚,神秘模型登顶视频生成榜,又是个中国模型?刚刚,一个名为 Whisper Thunder (aka) David 的神秘模型登上了 Artificial Analysis 视频榜榜首,超越了 Veo 3、Veo 3.1、Kling 2.5 以及 Sora 2 Pro 等目前市面上所有公开的 AI 视频模型。
刚刚,一个名为 Whisper Thunder (aka) David 的神秘模型登上了 Artificial Analysis 视频榜榜首,超越了 Veo 3、Veo 3.1、Kling 2.5 以及 Sora 2 Pro 等目前市面上所有公开的 AI 视频模型。
整个 2025年,至少两款以二次元为目标用户群、产品形态类似数字手办的 AI 桌面陪伴硬件在海外取得了不错的众筹成绩:「CODE27 Character Livehouse」于 4月在 Kickstarter 开启众筹,最终获得 3500 人支持,众筹金额超过 180 万美元;
从单张图像创建可编辑的 3D 模型是计算机图形学领域的一大挑战。传统的 3D 生成模型多产出整体式的「黑箱」资产,使得对个别部件进行精细调整几乎成为不可能。
两个AI顶流终于是碰到了一起,这回设计师们真要慌了但也可能是大意过望了—— 因为Lovart,这个顶流设计师Agent,现在已经正式接入Nano Banana Pro了!
前天晚上谷歌推出了基于 Gemini 3 优化后的 Nano Banana Pro 模型,能力大幅提升,而且解决了多语言问题。
对于美国的年轻人而言,networking 是一个很重要的工作。无论是获得职业指导、内推机会,还是建立自己的行业人脉,networking 都是必不可少的工作。
在视觉处理任务中,Vision Transformers(ViTs)已发展成为主流架构。然而,近期研究表明,ViT 模型的密集特征中会出现部分与局部语义不一致的伪影(artifact),进而削弱模型在精细定位类任务中的性能表现。因此,如何在不耗费大量计算资源的前提下,保留 ViT 模型预训练核心信息并消除密集特征中的伪影?
长期以来,多模态代码生成(Multimodal Code Generation)的训练严重依赖于特定任务的监督微调(SFT)。尽管这种范式在 Chart-to-code 等单一任务上取得了显著成功 ,但其 “狭隘的训练范围” 从根本上限制了模型的泛化能力,阻碍了通用视觉代码智能(Generalized VIsioN Code Intelligence)的发展 。
题图 | 来自SeaArt 作者 | 落日飞车 如今在全球AI竞赛中,中国厂商已从早期的跟跑者,转变为不可忽视的强力竞争者。 时间回到2023年,AI相关榜单都还被西方产品所霸占,仅过了一年这个格局就
地理AI,还得看谷歌!谷歌首次实现地球尺度的复杂地理空间推理,把地球变成「可计算对象」。基于数十年在世界建模上的经验,结合Gemini的先进推理能力,谷歌重磅升级Earth AI——从环境监测到灾害响应,尽在其中。