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李飞飞空间智能独角兽开源底层技术!AI生成3D世界在所有设备流畅运行空间智能的“着色器”来了
李飞飞创立的World Labs开源核心技术Forge渲染器,可在各设备实时、流畅渲染AI生成的3D世界。它是Web端3D高斯泼溅渲染器,地位似传统3D领域“着色器”,还解决了3DGS渲染难题。
逆向工程:ChatGPT 的记忆是如何工作的
文章是工程师eric对ChatGPT记忆系统的深度逆向工程和技术实现推测,详细拆解‘可保存记忆’和‘聊天历史’,分析工作原理、实现方案,探讨其对提升用户体验的作用,认为‘用户洞察’是关键。
从检测到通用感知:构建空间智能的基础
本文整理自张磊在AICon 2025北京的分享,分析语言与视觉原生模型架构区别,介绍基于Transformer的物体检测算法及开集检测技术进展,如Grounding DINO和DINO - X,还探讨其在多领域的应用和潜力。
电脑操作、技能、连接器、工作伙伴:豆包的牌来了
最近字节有两个豆包相关新闻,一是在训练超大模型,二是反对模型蒸馏。豆包上线大批 Agent 相关工作任务能力,覆盖办公场景,如电脑操作、技能商店等,过程流畅且可观察,还更新移动端,实现远程控制。
【翻译】在 Codex 中使用 Goals:长时间工作的持久目标
文章介绍 Codex 中的 Goals,它是持久目标,能让线程跨多轮对话朝明确结果推进。阐述了 Goals 与普通 prompts 的区别、编写方法、活跃后的变化、设计方式及适用场景等,还通过案例展示其在研究任务中的应用。
Gartner:到2029年,50%的云计算将用于AI工作负载
全球著名咨询调查机构Gartner公布未来4年影响云计算增长的几大趋势,如对云不满、AI/机器学习需求增加等,还给出各趋势的预测情况及应对建议。
“心内推理”:一种动态多模态潜在空间推理范式 | 直播预约
当前多模态大模型推理效率低、稳定性不足。本次分享将介绍DMLR,它无需额外训练,仅在推理阶段生效,通过在潜空间优化潜在思考token、引入关键视觉信息,实现高效稳定的多模态推理。
商汤科技与南洋理工大开源空间智能多模态SOTA模型
商汤科技与南洋理工大学构建800万量级三维空间数据集,训练出开源SOTA多模态基础模型SenseNova - SI系列。该系列模型在多个权威测试中表现出色,部分超越GPT - 5,还展现出泛化等能力,且能赋能具身智能。
浅析 Amazon S3 Files:工作机制、性能边界与选型思路
4月7日,AWS发布新服务Amazon S3 Files,可将S3存储桶作为高性能共享文件系统挂载到计算节点。本文分析其底层实现、工作机制、性能边界,与其他对象存储文件化方案对比,指出适用场景。
ImageNet分数越高,生成反而越糊?iREPA给出解释
Adobe Research论文指出,视觉模型在ImageNet分类准确率高,生成效果未必好,全局语义强易压扁空间结构。iREPA修改REPA训练流程,削弱全局干扰,提升了生成质量。