
谷歌Veo 3论文竟无一作者来自美国!揭秘零样本「看懂」世界
谷歌Veo 3论文竟无一作者来自美国!揭秘零样本「看懂」世界DeepMind公开了有关Veo 3视频模型最新论文!论文提出了「帧链」(Chain-of-Frames,CoF),认为视频模型也可能像通用大模型一样具备推理能力。零样本能力的涌现,表明视频模型的「GPT-3时刻」来了。
DeepMind公开了有关Veo 3视频模型最新论文!论文提出了「帧链」(Chain-of-Frames,CoF),认为视频模型也可能像通用大模型一样具备推理能力。零样本能力的涌现,表明视频模型的「GPT-3时刻」来了。
就在最近,由耶鲁大学唐相儒、王昱婕,上海交通大学徐望瀚,UCLA万冠呈,牛津大学尹榛菲,Eigen AI金帝、王瀚锐等团队联合开发的Eigen-1多智能体系统实现了历史性突破
人们感到AI理解自己,因为AI提供优于人类的倾听和理性建议,如认知共情总结混乱想法或询问需求。形象如语音和触觉增强情感连接,但过度依赖AI可能加剧孤独感。心理学角度区分情绪与认知共情,未来需身体互动和共同成长建立真实关系。
VLA模型通常建立在预训练视觉语言模型(VLM)之上,仅基于2D图像-文本数据训练,缺乏真实世界操作所需的3D空间理解能力。
在三维重建不断走向工程化的今天,前馈式3D Gaussian Splatting(Feed-Forward 3DGS)正火速走向产业化。 然而,现有的前馈3DGS方法主要采用“像素对齐”(pixel-aligned)策略——即将每个2D像素单独映射到一个或多个3D高斯上。
最近,千寻智能的研究人员注意到,基于模仿学习的视觉运动策略中也存在类似现象,并在论文《Do You Need Proprioceptive States in Visuomotor Policies?》中对此进行了深入探讨。
Transformer作者Llion Jones带着自己的初创公司Sakana AI,又来搞事情了。(doge)最新推出的开源框架——ShinkaEvolve,可以让LLM在自己写代码优化自己的同时,还能同时兼顾效率,be like为进化计算装上一个“加速引擎”。
我想聊个反向操作:咱们普通人,如何用有限的资源,轻松驯服一个 AI 模型,让它变成我们专属的垂直领域小能手?主角,就是最近华为刚刚开源的一个大小仅为 1B 的模型 openPangu-Embedded-1B,它不仅全面领先同规格模型,甚至与更大规模的 Qwen3-1.7B 也难分伯仲。
来自上海交通大学计算机学院、西蒙菲莎大学、清华大学、中国人民大学的合作团队,带来基于树形框架的智能表格问答系统(ST-Raptor),其不仅能精准捕捉表格中的复杂布局,还能自动生成表格操作指令,并一步步执行这些操作流程,最终准确回答用户提出的问题 —— 就像给 Excel 装上了一个会思考的 “AI 大脑”。
由华中科技大学与小米汽车提出了业内首个无需 OCC 引导的多模态的图像 - 点云联合生成框架 Genesis。该算法只需基于场景描述和布局(包括车道线和 3D 框),就可以生成逼真的图像和点云视频。