搜索
，清华大学、北京航空航天大学团队推出了全新的架构设计 ——Personalize Anything，它能够在无需训练的情况下，完成概念主体的高度细节还原，支持用户对物体进行细粒度的位置操控，并能够扩展至多个应用中，为个性化图像生成引入了一个新范式。
从微观世界的分子与材料结构、到宏观世界的几何与空间智能，创建和理解 3D 结构是推进科学研究的重要基石。3D 结构不仅承载着丰富的物理与化学信息，也可为科学家提供解构复杂系统、进行模拟预测和跨学科创新的重要工具。
个性化图像生成是图像生成领域的一项重要技术，正以前所未有的速度吸引着广泛关注。它能够根据用户提供的独特概念，精准合成定制化的视觉内容，满足日益增长的个性化需求，并同时支持对生成结果进行细粒度的语义控制与编辑，使其能够精确实现心中的创意愿景。
块离散去噪扩散语言模型（BD3-LMs）结合自回归模型和扩散模型的优势，解决了现有扩散模型生成长度受限、推理效率低和生成质量低的问题。通过块状扩散实现任意长度生成，利用键值缓存提升效率，并通过优化噪声调度降低训练方差，达到扩散模型中最高的预测准确性，同时生成效率和质量优于其他扩散模型。
当棋盘变成战场，当盟友暗藏心机，当谈判需要三十六计，AI 的智商令人叹息！
视觉+语音=更强的语音识别！BPO-AVASR通过优化音视频输入和输出偏好，提升语音识别在真实场景中的准确性，解决了传统方法在噪声、口语化和视觉信息利用不足的问题。
3D 视觉定位（3D Visual Grounding, 3DVG）是智能体理解和交互三维世界的重要任务，旨在让 AI 根据自然语言描述在 3D 场景中找到指定物体。
训练狗时不仅要让它知对错，还要给予差异较大的、不同的奖励诱导，设计 RLHF 的奖励模型时也是一样。
在过去的一两年中，Transformer 架构不断面临来自新兴架构的挑战。
最近，全球 AI 和机器学习顶会 ICLR 2025 公布了论文录取结果：由蚂蚁数科与清华大学联合团队提出的全新具身协同框架 BodyGen 成功入选 Spotlight（聚光灯/特别关注）论文。