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近年来，随着扩散模型和 Transformer 技术的快速发展，4D 人体 - 物体交互（HOI）的生成与驱动效果取得了显著进展。然而，当前主流方法仍依赖 SMPL [1] 这一人体先验模型来生成动作。
我们现在使用 LLM 来处理所有的理解工作，并确保我们不会向用户发送任何生成文本，这样我们就可以完全自信地说，我们没有幻觉的风险，没有提示注入和劫持等风险。
魔都这三天，一场颠覆未来的AI超级盛宴，再次点燃了科技界热情！2025 GDC大会上，全球顶尖开发者、AI行业大咖、著名开发者社区齐聚，共襄盛举。这不仅是技术的碰撞，更是一场关乎未来科技走向的巅峰对话。
结婚一年，奥特曼和丈夫共同迎来了首个宝宝，还是男孩！
2 月 18 日，月之暗面发布了一篇关于稀疏注意力框架 MoBA 的论文。MoBA 框架借鉴了 Mixture of Experts（MoE）的理念，提升了处理长文本的效率，它的上下文长度可扩展至 10M。并且，MoBA 支持在全注意力和稀疏注意力之间无缝切换，使得与现有的预训练模型兼容性大幅提升。
DeepSeek的横空出世引发大模型算力逻辑的质疑，英伟达股价一度暴跌。然而，黄仁勋却在最新访谈中表示，市场对DeepSeek的理解“完全搞反了”。
一篇题为「New Junior Developers Can’t Actually Code」的博文炸开了锅。资深码农Namanyay对AI工具在软件开发中的广泛应用表达了忧虑——AI正在让新一代开发者跳过基础知识的学习，沦为「复制粘贴（CV）工程师」。这篇文章迅速蹿红，引发了包括马斯克在内的众多业内大佬的热议。
Google Fellow吴永辉博士离职谷歌，正式加入字节跳动，未来将专注于AI基础研究。这位在谷歌深耕17年AI老将，曾主导了神经机器翻译、RankBrain等突破性项目。
在人工智能高速发展的今天，我们似乎迎来了一个"假设爆炸"的时代。大语言模型每天都在产生数以万计的研究假设，它们看似合理，却往往难以验证。这让我不禁想起了20世纪最具影响力的科学哲学家之一——卡尔·波普尔。
OpenAI与微软的关系出现严重裂痕，主要原因是微软开始开发自己的大型语言模型，并聘请了Mustafa Suleyman，并且OpenAI首次使用非微软的数据中心。