「三维流动」共找到 137 篇相关文章
Action Map Policy：从高维动作回归到像素分类，一种新的机器人操作学习范式
本文介绍美国东北大学博士生黄浩杰提出的全新机器人操作学习范式Action Map Policy（AMP），将高维三维机器人动作转化为二维图像空间的像素分类问题，性能和推理速度均显著优于现有主流基线方法。
核心AI场景首超英伟达，一场国产算力的“破局叙事”｜甲子光年
1月26日，天数智芯公布四代架构路线图，其2025年的天数天枢架构，在DeepSeek V3场景实测性能领先英伟达Hopper约20%。该企业以技术创新、解决行业痛点等构建新范式，产品全场景布局且已规模化落地。
苹果掀桌！扔掉AlphaFold核心模块，开启蛋白折叠「生成式AI」时代
蛋白质折叠是计算生物学核心难题，SimpleFold作为首个仅基于通用Transformer模块的蛋白折叠模型，摒弃AlphaFold2系列传统架构，能将蛋白序列生成三维原子结构，在多基准测试表现强劲，还可生成结构集合。
香港科技大学、Manycor开源空间大模型，超3000颗星
香港科技大学、Manycore联合开源空间大模型SpatialLM，用于处理3D点云数据。它结合点云特征提取、对齐和语言生成，实现高效转换。研究团队经多种尝试选定基于点的方法及Sonata编码器，还选Qwen2.5 - 0.5B为基础模型。
FlowUs 创始人创立 Kollab，要为 AI 构建团队大脑
AI 从对话框向 Agent 等形态演变，完成单个任务能力增强，但工作场景中仍有协作断裂问题。Kollab 产品想解决此问题，让任务在组织自动流动，切中 Team - level AI，有共享工作空间等 4 个层级。
CJA | 中国航天气动院冯亦葳、许亮等：符号回归启发的可压缩流场结构智能识别：基于局部对流特征分布的统一理论框架
目前流场结构识别方法有局限，传统经验法依赖阈值，深度学习法可解释性与泛化能力不足。本研究从流体控制方程出发，用符号回归建立统一流场结构分类框架，能准确识别复杂流动结构。
CMAME | 香港理工大学周原野、周恺等：面向清晰几何边界工程优化的拉格朗日拓扑物理信息神经网络
近年来物理信息神经网络引入拓扑优化领域，但结果边界弥散。本文提出“拉格朗日拓扑物理信息神经网络”框架，将显式可变形基础几何体嵌入可微分物理求解器，提升了优化结果的可制造性与精度。
产业服务 | AI数智文创，谱写文旅新篇章—北京AIGC视听产业创新中心·创投会（第二期）圆满成功
北京AIGC视听产业创新中心·创投会（第二期）近日落幕。活动汇聚业内企业、院校、专家等，搭建三维平台征集项目。入围项目涵盖多领域，还有特别分享。活动推动AI与文旅融合，为产业发展提供支持。
快9倍还更清晰？Direct3D-S2一键解锁高效3D生成
在高分辨率三维形状生成中，传统方式有计算与内存瓶颈。南京大学提出Direct3D - S2框架，基于稀疏体积构建，有空间稀疏注意力机制，加速计算，还引入统一格式VAE，生成质量领先，训练成本更低。
别只盯着李飞飞！AI的「3D数据底座」已被这家中国公司悄悄建好
群核科技构建具身智能时代的「3D版ImageNet」，其SpatialVerse平台为机器人提供三维数据与仿真环境。借助新技术发布全球首个3D语义数据集InteriorGS，还与多机构合作，成果获学术和产业认可。