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继昨天《RAG太折磨人啦，试下pip install rankify，检索、重排序、RAG三合一，完美》发布之后，有许多朋友向我询问Rankify的具体使用方法和部署细节，尤其是生产环境如何处理自定义数据集和本地数据集。
从单张图像生成灵活视角3D场景的技术来了，在考古保护、自主导航等直接获取3D数据成本高昂或不可行的领域具有重要应用价值。
近一年以来，AI 视频生成技术发展迅猛。自 2024 年初 Sora 问世后，大家惊喜地发现：原来 AI 可以生成如此逼真的视频，一时间各大高校实验室、互联网巨头 AI Lab 以及创业公司纷纷入局视频生成领域。
三维高斯泼溅（3D Gaussian Splatting, 3DGS）技术基于高斯分布的概率模型叠加来表征场景，但其重建结果在几何和纹理边界处往往存在模糊问题。
「仅需一次前向推理，即可预测相机参数、深度图、点云与 3D 轨迹 ——VGGT 如何重新定义 3D 视觉？」
AI社区掀起用大模型玩游戏之风！例如国外知名博主让DeepSeek和Chatgpt下国际象棋的视频在Youtube上就获得百万播放，ARC Prize组织最近也发布了一个贪吃蛇LLM评测基准SnakeBench。
最近几天，OpenAI 革新的 GPT-4o 图像功能给大家带来了不少乐趣，各路社交媒体都被「吉卜力」风格的图像、视频刷了屏。机器之心还尝试了制作了《甄嬛传》的名场面（视频如下，制作方法参见《GPT-4o 整活！3 个小时、6 个镜头重现吉卜力版《甄嬛传》名场面》）。
护城河是所有投资人和创始人都非常关注的一个概念，因为它涉及到企业的长期价值和生死存亡。AI 时代，大家对护城河同样有执念，但是越来越搞不懂什么才是这个时代的护城河了，甚至是否还有护城河都已经是一个问题。
3 月 28 日，专注于构建通用 3D 大模型的 VAST 一口气开源了两个 3D 生成项目 ——TripoSG 和 TripoSF。前者是一款基础 3D 生成模型，在图像到 3D 生成任务上远超所有闭源模型；后者则是 VAST 新一代三维基础模型 TripoSF 能在所有闭源模型中同样取得 SOTA 的基础组件，用于高分辨率的三维重建和生成任务。
AI的运作始终笼罩着一层神秘的「黑箱」迷雾。这种不透明让AI有时会「胡说八道」，甚至故意撒谎。Anthropic刚刚推出了一项突破性研究，用类似大脑扫描的技术，深入Claude 3.5 Haiku的「脑子」，揭开了它运行的一些秘密。