「神经图形学」共找到 490 篇相关文章

新闻资讯7

穿越100年前打造的AI,不知道二战和互联网,却从几个例子学会了Python

前OpenAI研究成员等打造出130亿参数的时代语言模型talkie,只用1930年前英文词元训练。它不知二战等现代信息,能从例子学Python,风格似20世纪绅士,研究团队将扩大其规模。

DeepTech深科技
新闻资讯8

ChatGPT上瘾,大脑萎缩47%!MIT祭出206页92图超长报告

麻省理工学院完成针对ChatGPT用户的首次大脑扫描研究,发现长期依赖大模型,学习能力下降、大脑受损,神经连接减少47%。AI提高效率或为误解,使用它是用长期思维能力换短暂效率。

新智元
新闻资讯8

Ilya交卷!黄仁勋砸50亿押注SSI,首个模型疑本周发布

Ilya Sutskever创立的SSI或本周发布首个重磅模型,引发圈内关注。英伟达砸50亿美元合作,提升其算力。该模型基于测试时训练架构,能边学边进化,或终结大模型“预训练时代”。

新智元
新闻资讯8

AI有味觉了:分辨可乐和咖啡,只需“尝一尝”丨Nature

近日,科学家研发出基于石墨烯的人工味觉系统GO - ISMD,能模拟人类味觉反应,感知酸、甜、苦、咸准确率达90%,还能分辨可乐和咖啡,相关研究登《Nature》官网,有望助神经疾病患者重获味觉。

量子位
算法论文8

下一代AI需要「思想微积分」!华人团队重磅揭秘,AI方法论三连发

来自美国两所大学的华人团队发布「AI方法论三部曲」,提出「能力实现率(CRR)」模型、「认知几何学」框架,指出处于AI的「元语言时刻」,未来迈向「思想微积分」时代,从多维度构建理解AI的世界观。

新智元
算法论文8

ICML 2026 | 突破3DGS光度多义性瓶颈:北航/新国立提出AmbiSuR,重塑高保真3D几何重建

3D高斯泼溅推动神经渲染发展,但提取3D几何表面易失真,核心瓶颈是光度多义性。北航与新国大团队提出AmbiSuR框架,从表征和监督层面解决问题,实验证明其在多数据集表现优异。

机器之心
算法论文8

JanusVLN:双重隐式记忆解耦语义与空间,开创视觉语言导航记忆新范式

视觉 - 语言导航(VLN)现有主流方法依赖显式记忆面临挑战,未充分利用3D线索。JanusVLN框架引入双重隐式神经记忆,解耦语义与空间信息,实验验证其性能、效率和泛化能力出色。

AI科技评论
算法论文8

ICML 2026 | 北大提出的APEIRIA,打破了3D MLLM黑盒推理困境

北大团队提出面向3D空间推理的新框架APEIRIA,将神经符号程序推理模式蒸馏进3D MLLM。采用三阶段课程学习,在多基准测试表现强劲,保留模块化优势,为具身智能系统提供启发。

机器之心
算法论文8

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。

量子位
产品应用8

首个高考数学满分AI诞生!海淀名师审大题,给出惊艳超高分

豆包爱学App的AI挑战高考数学全国卷,经6位资深名师严格把关,获Ⅰ卷144分、Ⅱ卷150分满分。其解题过程出色,虽有小问题但可解决,对师生帮助大,预示AI教育将变天。

新智元