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备受Meta折磨,LeCun依旧猛发论文!新作:JEPAs不只学特征,还能精准感知数据密度
备受Meta审核规定“折磨”,LeCun仍发新论文。其团队发现自监督模型JEPAs学会了数据“密度”,打破学界以往认知。还提出JEPA - SCORE工具,经多组实验验证其效果。
地球级AI智能体爆诞!谷歌地球开外挂,一夜为20亿人洪水预警
谷歌结合世界建模经验与Gemini推理能力,升级Earth AI。它是地理空间AI模型和数据集,可自动连接不同地球AI模型。谷歌还推出新成果,如新一代影像与人口基础模型、空间推理智能体,可用于灾害预警等。
清华天眸芯团队再登Nature系列期刊封面,类脑互补视觉范式重塑AI感知世界的方式
清华天眸芯团队继2024年《Nature》封面后,最新进展又登《Nature Sensors》封面。此次研究实现系统级算法软件生态飞跃,还开源工具链。成果在多场景有应用潜力,晰见科技推动其产业化。
Nature 正刊收录!清华 FIB 实验室揭示:AI 提升科学家个人影响力,却收缩科学整体探索空间
清华大学 FIB 实验室牵头研究表明,AI 在自然科学应用广泛,提升科学家个人影响力,但使科学整体探索空间收缩。研究基于大量论文和人员数据,还提出科研智能体系统 OmniScientist 缓解问题。
开源播客TTS神器!高效TTS模型:Muyan-TTS,0.33秒生成1秒音频,零样本语音合成!
介绍新发布的开源TTS模型Muyan - TTS,它专为播客场景设计,以超低延迟实现零样本语音合成,预训练大量播客数据,支持长内容连贯生成,还介绍了使用步骤、适用场景等。
阿里通义的视觉RAG革命!VRAG-RL:基于强化学习的视觉感知RAG框架,性能飙升30%
阿里巴巴通义实验室推出VRAG - RL,融合视觉感知、多模态推理与强化学习,已在GitHub开源。它破解传统RAG处理视觉数据难题,通过创新机制提升性能,在多数据集表现出色,还将向更拟人化和低幻觉方向发展。
当万相2.5刚开卷有声视频,7月已经发布音频一体化的百度蒸汽机又开卷长视频了
百度升级MuseSteamer蒸汽机视频生成模型,可生成任意长度视频,生成中能更新prompt交互创作。其技术规划前瞻体系化,成本低,在多行业有应用和商业化空间。
OpenAI华人AI大牛集体跳槽Meta!清华北大浙大中科大校友各一位,多模态后训练、感知团队负责人全走了
扎克伯格从奥特曼手里挖走4名OpenAI华人顶尖AI人才,包括中科大、浙大、清华、北大校友各一位。OpenAI或提高薪酬留人,人才争夺战成本升高,这也是开源与闭源阵营的交锋。
10万引普林斯顿刘壮最新访谈:架构没那么重要,数据才是王道
普林斯顿大学助理教授刘壮在访谈中指出,架构没那么重要,数据、规模和记忆才是决定AI成败的关键。他认为ConvNet和Transformer性能差异源于训练细节;当前数据集远不够多样;大语言模型有语言空间的世界模型,但视觉空间的还缺失;记忆是瓶颈,智能体只是权宜之计;AI目前还替代不了研究生。
告别VAE压缩损耗,南京大学用DiP让扩散模型回归像素空间,实现10倍加速与SOTA级画质
南京大学、腾讯优图实验室和新加坡国立大学发布DiP框架,即将开源。该框架不依赖VAE,仅增0.3%参数量,推理提效10倍,在ImageNet获1.79的FID分数,解决扩散模型在像素空间难兼顾质效的问题。