
首次实现第一视角视频与人体动作同步生成!新框架攻克视角-动作对齐两大技术壁垒
首次实现第一视角视频与人体动作同步生成!新框架攻克视角-动作对齐两大技术壁垒AI生成第三视角视频已经驾轻就熟,但第一视角生成却仍然“不熟”。为此,新加坡国立大学、南洋理工大学、香港科技大学与上海人工智能实验室联合发布EgoTwin ,首次实现了第一视角视频与人体动作的联合生成。
AI生成第三视角视频已经驾轻就熟,但第一视角生成却仍然“不熟”。为此,新加坡国立大学、南洋理工大学、香港科技大学与上海人工智能实验室联合发布EgoTwin ,首次实现了第一视角视频与人体动作的联合生成。
AI蛋白设计进入新阶段!最近,字节跳动Seed团队多模态生物分子结构大模型(Protenix)项目组提出了一种可扩展的蛋白设计方法,叫做PXDesign。在实际测试中,PXDesign展现出极高的效率,24小时内即可生成数百个高质量的候选蛋白,生成效率较业界主流方法提升约10倍,并在多个靶点上实现了20%–73%的湿实验成功率,达到了当前领域的领先水平。
LoRA能否与全参微调性能相当?在Thinking Machines的最新论文中,他们研究了LoRA与FullFT达到相近表现的条件。Thinking Machines关注LoRA,旨在推动其更广泛地应用于各种按需定制的场景,同时也有助于我们更深入审视机器学习中的一些基本问题。
当全世界都在狂热追逐大模型时,强化学习之父、图灵奖得主Richard Sutton却直言:大语言模型是「死胡同」。在他看来,真正的智能必须源于经验学习,而不是模仿人类语言的「预测游戏」。这番话无异于当头一棒,让人重新思考:我们追逐的所谓智能,究竟是幻影,还是通向未来的歧路?
在工业级大语言模型(LLM)应用中,动态适配任务与保留既有能力的 “自进化” 需求日益迫切。真实场景中,不同领域语言模式差异显著,LLM 需在学习新场景合规规则的同时,不丢失旧场景的判断能力。这正是大模型自进化核心诉求,即 “自主优化跨任务知识整合,适应动态环境而无需大量外部干预”。
为破解机器人产业「一机一调」的开发困境,智源研究院开源了通用「小脑基座」RoboBrain-X0。它创新地学习任务「做什么」而非「怎么动」,让一个预训练模型无需微调,即可驱动多种不同构造的真实机器人,真正实现了零样本跨本体泛化。
全新一代 video-SALMONN 2/2+、首个开源推理增强型音视频理解大模型 video-SALMONN-o1(ICML 2025)、首个高帧率视频理解大模型 F-16(ICML 2025),以及无文本泄漏基准测试 AVUT(EMNLP 2025) 正式发布。新阵容在视频理解能力与评测体系全线突破,全面巩固 SALMONN 家族在开源音视频理解大模型赛道的领先地位。
DeepSeek v3.2有一个新改动,在论文里完全没提,只在官方公告中出现一次,却引起墙裂关注。开源TileLang版本算子,其受关注程度甚至超过新稀疏注意力机制DSA,从画线转发的数量就可以看出来。
原文作者:David Adam 本篇《自然》长文共3702字,干货满满,预计阅读时间12分钟,时间不够建议可以先“浮窗”或者收藏哦。 研究表明,电子伙伴类应用有利有弊——但科学家们担心长期依赖性。 绘
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。