韩国AI应用Crack,让用户每天在故事里待 2 小时,年化收入 7000 万美元
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2018 年的那个夜晚,3 万人挤进了鸟巢。
在具身智能研究中,如何让智能体精准理解周围环境的精细几何结构与开放语义信息,始终是具身感知的核心难题。近年来,语义占据预测(Semantic Occupancy Prediction) 将稠密几何与语义信息统一到三维体素网格中,用于构建 3D 语义占据地图,为机器人的空间推理、导航与交互操作提供了场景表达基础。
总部位于首尔的 Wrtn Technologies 表示,该公司通过为韩国和日本的硬核动漫和游戏粉丝运营 AI 故事讲述应用,每月产生超过 800 万美元的收入。Wrtn(发音为"written")即将以一款名为 OOC("out of character"的缩写)的类似应用扩展到美国市场,这是龙与地下城角色扮演游戏中的常用术语。
本文介绍了来自北京大学王选计算机研究所王勇涛团队及合作者的最新研究成果 AutoOcc。针对开放自动驾驶场景,该篇工作提出了一个高效、高质量的 Open-ended 三维语义占据栅格真值标注框架,无需任何人类标注即可超越现有语义占据栅格自动化标注和预测管线,并展现优秀的通用性和泛化能力,论文已被 ICCV 2025 录用为 Highlight。
多模态大模型(MLLM)在静态图像上已经展现出卓越的 OCR 能力,能准确识别和理解图像中的文字内容。MME-VideoOCR 致力于系统评估并推动MLLM在视频OCR中的感知、理解和推理能力。
奥特曼说,Sora代表了视频生成大模型的GPT-1时刻。
托马斯·弗里德曼将我们当前的时期称为"普罗米修斯时刻"。这是一个重大的颠覆时期,AI 正在改变我们数字化、处理信息、学习、交流、分享和行动的方式。
良好的人设还原度是AI角色扮演的关键,研究人员对大五人格的NEO-FFI问卷和MBTI的16Personalities进行了改写,利用LLM将其中的问题从陈述句改写为了引导开放式问答的提问句,对AI角色进行测试。