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谢赛宁与Jaakkola团队重磅研究:无数据Flow Map蒸馏
麻省理工学院Tommi Jaakkola和纽约大学谢赛宁团队联合研究,提出无需数据、仅从先验分布采样实现flow map蒸馏的新方法。该方法可规避“教师 - 数据不匹配”风险,在ImageNet实验中表现出色。
10倍加速化学推理大模型!Haven团队在隐空间思考分子式,碾压显示CoT
Haven团队提出LatentChem,把化学推理从‘文本表面’挪到‘模型内部’,先在隐空间思考,再在语言空间回答。它拆分‘推理’与‘表达’,性能优异,为AI Scientist奠定基础。
边画边想!多模态Reasoning迎来巨大提升!
论文指出文本无法精准表达空间关系,现有视觉语言模型(LVLM)在空间推理上是短板。ViLaSR让模型直接画图推理,经三阶段训练,在五大空间推理测试中表现出色,还开源资源,有望带来机器认知升维。
苦研10年无果,千万经费打水漂!AI黑箱依然无解,谷歌撕破脸
ChatGPT「舔狗化」暴露AI缺乏可解释性,谷歌和Anthropic就「机制可解释性」产生争论。谷歌DeepMind不再将其作研究重点,Anthropic则主张重视。十多年研究成果有限,或应采取「自上而下」研究方式。
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。
空间智能新作,影石开源户外全景重建算法
近日,Insta360 研究院联合高校提出 PanoLOG,首个面向全景输入的大规模户外三维重建工作。它解决全景分区难题,在多基准上取得领先渲染质量与小模型体积,还为户外具身智能等提供新思路。
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。
南华期货 x TencentOS:如何实现CentOS操作系统的“无感”切换?
2024年南华期货与腾讯合作,依托TencentOS Server完成200余套操作系统迁移,实现核心业务零事故切换。其分三阶段实施,TencentOS Server以无感迁移、稳定性强、利于生态协同等优势获选,迁移成效显著。
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。
无VAE扩散模型! 清华&可灵团队「撞车」谢赛宁团队「RAE」
清华大学智能视觉团队和快手可灵团队联合推出《Latent Diffusion Model without Variational Autoencoder》,提出 SVG 框架,用预训练视觉特征编码器替代传统 VAE,解决了传统「VAE + Diffusion」范式的效率与通用性痛点。