「拟像与拟真」共找到 6926 篇相关文章
跨机器、物体与各种任务!RoboScience发布通用具身大模型
RoboScience机器科学发布Visics通用具身大模型并披露VLOA技术架构。该模型从底层搭建全新具身基础表征单元,适配任意机器人、物体和任务。其由具身世界模型和通用操作模型组成,有强大泛化和操作能力。
上海人工智能实验室让AI像科学家一样在探索中发明工具
上海人工智能实验室等团队提出推理时工具演化(TTE)框架,推动AI在科学领域从被动选工具到主动发明工具。它解决传统工具库问题,提升多学科推理准确率,赋予AI跨学科迁移能力。
AI安全的过去与未来:从大模型到智能体 | 预约
业界提升前沿AI模型和智能体安全性,常用安全评测和‘安全对齐’技术,但未真正解决风险。本次分享将介绍‘内生安全’探索成果,还公布了相关论文信息,刘东瑞等嘉宾将参与。
港大开源视频版RAG,像聊天一样看完百小时纪录片。
港大HKUDS团队开源超长视频理解框架VideoRAG,突破传统模型时长限制,支持对数百小时视频精准检索和问答。还有桌面应用Vimo,使用简单高效。介绍了其切片索引、混合检索、生成回答的实现逻辑。
Qwen3-VL-Embedding系列上新:探索统一多模态表征与排序
2025年6月曾开源Qwen3-Embedding和Qwen3-ReRanker,现推出Qwen3-VL-Embedding和Qwen3-VL-Reranker。它们基于Qwen3-VL构建,能处理多模态输入,在多任务达业界领先,还介绍了特性、评测及使用方法。
揭秘!腾讯如何训练多智能体像专家一样设计游戏场景
腾讯游戏提出游戏场景自动布局生成系统IntelliScene 2.0,利用图像引导生成3D场景。它构建多智能体工作流,结合高质量数据集,经模型微调、视觉解析等步骤生成场景,经评估效果良好,为AI生成三维信息提供新路径。
AutoDev CLI:打造 AI 生成的 AI Agent 质量保障与验证架构
文章介绍AutoDev CLI,它基于AutoDev MPP架构构建,旨在解决上一代AutoDev智能体测试难题。阐述其起步、迭代、演进、集成过程,实现从AI生成代码到验证、生成测试系统的转变,带来可验证、可演化、可移植的优势。
具身智能的“生命线”:数据基石与未来路径 | GAIR Live 017
雷峰网举办具身智能数据线上论坛,三位嘉宾探讨其从数据采集到闭环学习全过程。指出具身智能数据挑战严峻,分享真机数据稀缺解决方案,认为仿真合成数据是必经之路,还谈及产学协同、数据服务等内容。
爆火的AI三宫格图片,比我们的生活更像电影。
最近三宫格AI图片爆火,起初是唯美电影感写真配文艺台词,后各地文旅、宠物赛道等画风渐趋抽象。其制作简单,用豆包的Seedream 4.0即可,文中还给出Prompt模板,该现象内核是将生活电影化。
ComposeMe:让发型、服饰与身份随心组合的人体图像生成新范式
人像生成中保持效果清晰真实且自由调整细节是难题,Snap推出ComposeMe,引入‘属性特定图像提示’思路,能灵活组合属性。还建立数据集、提出训练方法,虽有局限,但表现较优。