北京大学陈宝权教授团队提出RainyGS技术，通过结合物理模拟和3D高斯泼溅渲染框架，实现了真实场景中动态雨效的高质量仿真与呈现，真正实现「从真实到真实」，或者「以仿真乱真」，即Real2Sim2Real ！相比现有的视频编辑工具（如 Runway），其物理真实性获得保证。
最近，全球 AI 和机器学习顶会 ICLR 2025 公布了论文录取结果：由 IDEA、清华大学、北京大学、香港科技大学（广州）联合团队提出的 ChartMoE 成功入选 Oral (口头报告) 论文。据了解，本届大会共收到 11672 篇论文，被选中做 Oral Presentation（口头报告）的比例约为 1.8%
它名为 Uni-3DAR，来自深势科技、北京科学智能研究院及北京大学，是一个通过自回归下一 token 预测任务将 3D 结构的生成与理解统一起来的框架。据了解，Uni-3DAR 是世界首个此类科学大模型。并且其作者阵容非常强大，包括了深势科技 AI 算法负责人柯国霖、中国科学院院士鄂维南、深势科技创始人兼首席科学家和北京科学智能研究院院长张林峰等。
2月26日，北京大学第三医院的心内科诊室里，两种治疗方案在诊台上对峙：左侧是心内科大夫汪京嘉开出的一份用于治疗高血脂的医嘱，右侧是人工智能软件生成的处方。
在深度学习的多个应用场景中，联合优化多个损失项是一个普遍的问题。典型的例子包括物理信息神经网络（Physics-Informed Neural Networks, PINNs）、多任务学习（Multi-Task Learning, MTL）和连续学习（Continual Learning, CL）。然而，不同损失项的梯度方向往往相互冲突，导致优化过程陷入局部最优甚至训练失败。
近日，北京大学智能学院袁晓如课题组在中国古籍内容的智能探索方面开展跨学科合作探索取得重要进展。研究通过智能自动分类机制，从大量中国古籍中提取可视化图像，建立大规模中国古代可视化集合
在 ICLR 2025 中，来自南洋理工大学 S-Lab、上海 AI Lab、北京大学以及香港大学的研究者提出的基于 Flow Matching 技术的全新 3D 生成框架 GaussianAnything，针对现有问题引入了一种交互式的点云结构化潜空间，实现了可扩展的、高质量的 3D 生成，并支持几何-纹理解耦生成与可控编辑能力。
北京大学、上海人工智能实验室、南洋理工大学联合推出 DiffSensei，首个结合多模态大语言模型（MLLM）与扩散模型的定制化漫画生成框架。该框架通过创新的掩码交叉注意力机制与文本兼容的角色适配器，实现了对多角色外观、表情、动作的精确控制
本文构建了新的多轮组合图像检索数据集和评测基准FashionMT。其特点包括：（1）回溯性：每轮修改文本可能涉及历史参考图像信息（如保留特定属性），要求算法回溯利用多轮历史信息；（2）多样化：FashionMT包含的电商图像数量和类别分别是MT FashionIQ的14倍和30倍，且交互轮次数量接近其27倍，提供了丰富的多模态检索场景。
尽管多模态大模型在通用视觉理解任务中表现出色，但不具备细粒度视觉识别能力，这极大制约了多模态大模型的应用与发展。针对这一问题，北京大学彭宇新教授团队系统地分析了多模态大模型在细粒度视觉识别上所需的 3 项能力：对象信息提取能力、类别知识储备能力、对象 - 类别对齐能力，发现了「视觉对象与细粒度子类别未对齐」
