
CVPR 2025高分论文:从照片重建3D矢量,告别模糊渲染,重建边缘更清晰
CVPR 2025高分论文:从照片重建3D矢量,告别模糊渲染,重建边缘更清晰三维高斯泼溅(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。
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。
「思维链劫持」(H-CoT)的攻击方法,成功攻破了包括OpenAI o1/o3、DeepSeek-R1等在内的多款大型推理模型的安全防线。研究表明,这些模型的安全审查过程透明化反而暴露了弱点,攻击者可以利用其内部推理过程绕过安全防线,使模型拒绝率从98%骤降2%。
Spatial-RAG结合了空间数据库和大型语言模型(LLM)的能力,能够处理复杂的空间推理问题。通过稀疏和密集检索相结合的方式,Spatial-RAG可以高效地从空间数据库中检索出满足用户查询的空间对象,并利用LLM的语义理解能力对这些对象进行排序和生成最终答案。
你是否曾经用最先进的大语言模型处理企业文档,却发现它把财务报表中的“$1,234.56”读成了“123456”?或者在处理医疗记录时,将“0.5mg”误读为“5mg”?对于依赖数据准确性的运营和采购团队来说,这些问题不仅影响工作效率,更可能导致财务损失、法律风险甚至造成医疗事故。
蚂蚁开源大模型的低成本训练细节,疑似曝光!
强化学习提升了 LLM 各方面的能力,而强化学习本身也在进化。
过去十年,自然语言处理领域经历了从统计语言模型到大型语言模型(LLMs)的飞速发展。
这两年,AI 领域最激动人心的进展莫过于大型语言模型(LLM)的崛起,LLM 展现了惊人的理解和生成能力。