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NeurIPS 2025 | 面向具身场景的生成式渲染器TC-Light来了,代码已开源
TC-Light 是中科院自动化所张兆翔教授团队研发的生成式渲染器,能对长视频序列重渲染,减少 Sim2Real Gap 及实现数据增强。它克服了时序一致性和计算开销挑战,性能优于现有技术,论文与代码已开源。
新鲜出炉!谷歌nano banana模型刷屏背后技术揭秘
谷歌Nano Banana模型刷屏,其项目负责人等揭秘技术。它有场景一致性、文本渲染等特性,团队用文本渲染能力作评估指标,还靠原生多模态、交错式生成等技术,结合用户反馈实现多方面进步,图像模型做PPT尚处起步。
让方程发现走向超大规模系统——《Predicting Dynamics of Ultra-Large Complex Systems by Inferring Governing Equations》精读笔记
论文《Predicting Dynamics of Ultra-Large Complex Systems by Inferring Governing Equations》提出Sparse Identification Graph Neural Network(SIGN),将方程发现工作流重新安排,在多类系统实验中展现可扩展性与长期预测能力,还在海表温度数据中恢复出共享动力学表达。
Unsloth发布Qwen3-VL本地运行和微调指南,修复隐藏bug
Unsloth团队修复Qwen3-VL系列模型聊天模板语法问题,重新上传GGUF量化文件,使模型可本地稳定运行。介绍了不同规格模型硬件需求、表现,给出部署步骤、参数差异,还展示多模态能力测试,提供多种格式模型及微调工具。
语言反思>强化学习:伯克利新架构碾压传统RL
大型语言模型下游任务优化依赖强化学习,但计算成本高。伯克利等机构论文提出GEPA新型优化器,将LLM执行轨迹转化为诊断信号,用语言反馈替代标量奖励,仅用传统方法1/35计算量,性能最高提升19%。
告别盲目卷参数!科大讯飞1024亮出底牌:all in“更懂你”
在模型能力趋同当下,科大讯飞在1024开发者节提出让AI“更懂你”。展示多模态超拟人“小飞老师”和「百变声音复刻」功能,发布星火X1.5大模型,还推出多领域软硬件产品,赋能多行业。
ICLR 2026惊现SAM 3,分割一切的下一步:让模型理解「概念」
9月12日,匿名论文‘SAM 3: SEGMENT ANYTHING WITH CONCEPTS’登陆ICLR 2026,外界猜测出自Meta。SAM 3定义了可提示概念分割任务,性能比之前系统提升至少2倍,在多基准测试获SOTA成绩,但也有人质疑是旧概念包装。
两张图就能重构3D空间?清华&NTU利用生成模型解锁空间智能新范式
ICCV 2025中稿的LangScene-X以全新生成式框架,仅用稀疏视图就能构建可泛化的3D语言嵌入场景。它攻克传统方法痛点,将多模态信息统一在单一模型,为空间智能领域打开新大门。
阿里Qwen3.5小模型发布:0.8B参数就能处理视频,边缘AI时代真的来了
阿里通义千问发布Qwen3.5系列四款小模型,采用Gated DeltaNet混合注意力机制。有原生多模态设计,解决“内存墙”问题。在多基准测试中表现出色,开发者反响好,但也存在幻觉级联、调试局限等问题。
不用额外缓存!英伟达开源大模型记忆压缩方案,128K上下文提速2.7倍
英伟达联合多机构推出TTT - E2E方法,在长文本处理上提速显著且性能不打折。它基于标准Transformer,将长文本建模转为「持续学习」任务,核心是上下文压缩,避免额外缓存,代码和论文已开源。