「场景合成」共找到 2082 篇相关文章
AI 硬件新物种：七位从业者对消费级 AI 硬件的答案
2026 年 CES 落幕，释放中国 AI 硬件集体出海信号。蚂蚁集团等主办的活动上，7 位从业者分享消费级 AI 硬件产品，涵盖养成宠物、智能戒指等。他们认为 AI 硬件竞争焦点正从模型能力转向场景理解。
LiteReality来了！用一张扫描图还原真实3D世界
剑桥大学提出 LiteReality，可将室内 RGB - D 扫描数据转为 3D 虚拟副本，支持多种图形渲染功能，适用于多领域。它通过多步骤流程重建场景，还引入新框架解决材质恢复问题，但也存在依赖人工等局限。
从「偶然发现」走向「必然创造」：AI如何重塑生物制造全链路？
2026年1月9日“第四届合成生物学及生物制造大会”上，深圳瑞德林李加忠指出AI4S驱动合成生物学变革，从“经验驱动”变为“数据与逻辑驱动”，并分享瑞德林通过AI4S重塑生物制造全链路的实践。
优必选「拆墙」：具身智能行业等了三年的「安卓时刻」来了吗？
4月23日，优必选在FAIR plus 2026机器人全产业链接会期间发布开发者专属社区「Thinker Cosmos」。该平台能连接场景需求与开发者，解决行业痛点，以分层服务构建生态，还提及聚焦家庭场景刚需点。
NIPS 2025 Spotlight | 港大提出TreeSynth方法，一句话生成百万规模数据集
港大团队提出TreeSynth方法，受决策树启发，将数据合成问题映射到其空间分割机制。它采用两阶段流程，能从零合成数据，还可优化现有数据集。实验显示其在多基准任务上性能提升显著，可扩展性佳。
Dify × MCP：让工作流不再是孤岛
Dify上新双向MCP功能，能让特定工作流融入通用场景。一个方向可添加现成MCP服务器扩展工具范围，另一方向能将自建工作流转成MCP服务器输出。它解决了工作流上手难、场景窄问题，提升了生产力。
我日常在用的所有 AI 工具，以及在怎么用
作者分享日常使用的 AI 工具及使用方式，指出 2025 年 AI 进入场景拼杀深水区，产品竞争白热化。介绍各工具在生产力和生活场景的应用，如深度整理、查漏补缺等，认为 AI 替代部分工作，渗透率会增加。
ICCV 2025 Highlight | 大规模具身仿真平台UnrealZoo
北京多校联合团队推出具身仿真环境平台 UnrealZoo，基于虚幻引擎构建近真实三维虚拟世界集合，收录 100 余个 3D 场景。该成果被 ICCV 2025 接收，已开源，其易用接口可助力具身 AI 研究。
一副手套，干翻硅谷炫技派！中国队杀入战场，狂卷100万小时数据
硅谷具身智能玩家为数据发愁，中国灵初智能另辟蹊径，用数据手套采集工人操作数据，成本低且数据泛化性强。其专注物流细分场景，2026年收敛资源做深现有场景，目标推100万小时数据训练模型。
让大模型“跑”在手机里：vivo蓝心端侧部署创新揭秘，性能功耗双优！
在AICon2025上海站，vivo AI研究院工程师章苏迟分享蓝心大模型端侧部署方案。介绍端侧大模型优势及应用场景，阐述内存、性能、功耗等指标优化方法，还提及多业务场景应对策略与安全合规措施。