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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。
无监督学习训练整数规划求解器的新范式来了。
AI 圈永远不缺「新活」。
GPT-4o图像生成架构被“破解”了！
随着 VR/AR、游戏娱乐、自动驾驶等领域对 3D 场景生成的需求不断攀升，从稀疏视角重建 3D 场景已成为一大热点课题。
本篇论文是由南洋理工大学 S-Lab 与普渡大学提出的无分类引导新范式，支持所有 Flow Matching 的生成模型。目前已被集成至 Diffusers 与 ComfyUI。
基于规则的强化学习（RL/RFT）已成为替代 SFT 的高效方案，仅需少量样本即可提升模型在特定任务中的表现。
大规模数据集和标准化评估基准显著促进了自然语言处理和计算机视觉领域的发展。然而，机器人领域在如何构建大规模数据集并建立可靠的评估体系方面仍面临巨大挑战。
多模态视频异常理解任务，又有新突破！
AI绘画总「翻车」，不是抓不住重点，就是细节崩坏？别愁！微软和港中文学者带来ImageGen-CoT技术，让AI像人一样思考推理，生成超惊艳画作，性能提升高达80%。