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光场显微飞跃AI时代!清华等首提SeReNet:毫秒级高分辨光场三维重建

SeReNet是物理驱动的自监督三维重建网络,能毫秒级实现高保真、高分辨光场三维重建,摆脱对标签数据依赖。它全链路建模应对复杂干扰,在多实验展现价值,推动生物成像技术发展。

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哔哩哔哩献给二次元世界的礼物—AniSora,目前最强大的开源动漫视频生成模型

动画视频生成评估挑战大,现有模型处理动画视频力不从心。哔哩哔哩推出AniSora综合系统,支持一键生成多种动漫风格视频镜头,在角色和动作表现上出色,在多维度超越当前先进模型。

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现有足球AI研究存在不足,上海交大团队打造Multi - Agent系统。他们构建SoccerWiki知识库、SoccerBench评测基准和SoccerAgent多智能体系统,该系统多工具协作,实验中碾压GPT - 4,数据和代码将开源。

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从答题到做实验:SciAgentGym让大模型进入科学工作流

复旦大学NLP实验室提出SciAgentGym,为科学智能体搭建工作流环境,还设计了评测集SciAgentBench。实验显示模型接入工具能提升成功率,但长流程任务性能下降。论文还提出SciForge构建训练数据,提升了模型表现。

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AICon 2026 正式启动:OpenClaw 袭来,我们来谈点真的

OpenClaw 破圈,重新定义'人机协作'边界。过去一年企业 AI 落地遇困境,如使用深度不足、数据治理差等。AICon 2026 针对企业 AI 落地六大挑战设 12 大专题论坛,还邀各界人士分享经验。

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Talking-Critic奖励模型带来更自然的音频驱动肖像

近期音频驱动肖像动画技术发展快,但现有方法存在嘴型声音不对、动作不自然等问题。阿里提出Talking - Critic奖励模型,构建Talking - NSQ数据集,还提出TLPO优化框架,提升多维度表现,实验超现有SOTA方法。

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1M 参数干翻 200M!时序预测选模型,你可能一直都选错了

近期时序预测领域新模型频出,作者开源的 QuitoBench 显示,参数量仅 1M 的 CrossFormer 击败大模型夺冠。它还揭示模型选择与历史数据长度有关,且数据边际收益高于参数。

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CVPR 2026 | BiMotion:用 B 样条曲线重新定义 3D 角色运动生成

爱丁堡大学等团队提出 BiMotion 框架,将在 CVPR 2026 发表。它用 B 样条曲线表达运动,解决现有方法问题,有独特架构和损失函数,实验表现优,代码和数据集已开源。

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油管科技博主Matthew Berman分享0代码OpenClaw使用心得,其龙虾数字员工能处理商务邮件等工作。他靠提示词+Vibe Coding实现‘躺赚’,还分享多场景龙虾玩法,且公开提示词。

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