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Meta 开源 Brain2Qwerty v2:非侵入式脑机接口语句解码准确率达到 61%

Meta 近日开源非侵入式脑机接口系统 Brain2Qwerty v2,能将人脑想法解码为完整语句,平均单词识别准确率达 61%,远超其他非侵入式方案。其采用三阶段深度学习模型,代码和训练数据已公开。

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小扎又开源了:7B实现自监督学习SOTA

Meta发布全新开源视觉模型DINOv3,首次证明自监督学习模型能在广泛任务中超越弱监督学习模型。它用无标注方法,扩展数据和模型规模,支持标注稀缺场景,在多任务实现SOTA。

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360发布FG - CLIP 2双语细粒度视觉语言对齐模型,几乎在所有数据集上全面领先。它能让AI在统一框架内看懂图像细节、理解中英双语,团队还提出新中文多模态评测基准。

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AI当员工,24小时不休息,17天干完人类数年活!

劳伦斯伯克利国家实验室正将人工智能、自动化技术和数据系统融入科研,构建“人机共生”科研生态。像A - Lab、Autobot等工具发挥重要作用,AI还让大科学装置更智能,实现实时决策,开创“AI设计,实验验证”模式。

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阿里搞了个全能解析器,文档、图片、音频、视频一锅端

阿里巴巴开源 Logics-Parsing-Omni,用一个模型统一处理文档、图片、音频、视频四种模态,输出结构化 JSON 数据。它采用三级渐进解析框架,两阶段训练策略,在自建基准上多项指标超越 Gemini - 3 - Pro。

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Physical Intelligence 核心技术团队解读机器人技术路径,分享前沿探索。介绍 VLA 与 VLM、LLM 关系,还提及 PI 构建数据管线、提出“知识绝缘”机制,分析开放世界部署难题,展望未来“机器人模型即服务”。

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谢赛宁团队新作:不用提示词精准实现3D画面控制

谢赛宁团队新发布的Blender Fusion框架,结合图形工具 (Blender) 与扩散模型,让视觉合成不再仅依赖文本提示,实现精准画面控制。其核心是对现有技术高效组合,还透露两项训练技巧提升泛化性。

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VaseVQA:考古领域实现专家级,诊断+补弱RL框架

在文化遗产与人工智能交叉领域,研究人员提出把大型多模态模型放于‘诊断—补弱—精细化评估’闭环训练,配套结构化评测基准,让模型在文化遗产领域接近专家级能力。介绍了技术步骤、数据基准及关键发现等。

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