「4D视频生成框架」共找到 3897 篇相关文章
登顶多模态推理榜MMMU！UCSD新方法超越GPT-5、Gemini
加州大学圣地亚哥分校团队开发的DreamPRM-1.5在MMMU测评榜夺冠，超越GPT-5、Gemini 2.5 Pro Deep-Think。它细化加权粒度到样本，有Instance Table和Instance Net架构，采用双层优化与生成式奖励模型。
Agentic AI 要终结数据库和 SaaS？大厂掌门人公开互撕，焦虑的 CEO 们押上了不同的技术路线
2025年Agent成AI热词，科技巨头与初创公司纷纷布局。微软和Salesforce掌门人公开“互呛”，代表两种不同落地路径。前者主张通用框架，后者强调垂直集成。当前二者Agent均有落地，但面临技术、成本等挑战。
追更太累，桌面版AI帮我把 OpenClaw 的剧情补齐了
作者因OpenClaw信息爆炸跟不过来，想到让AI帮忙。介绍了AI播客自动化案例及Cowork短板，引出天工Skywork桌面版。用其处理视频、监控AI社区，还构建安全屏障，该工具打通内容创作和信息监控闭环。
TileLang vs Triton 详解：谁该握住控制面——编译器还是开发者？
文章对比 TileLang 与 Triton 两个框架，解释控制面设计、并发协议、编译管线的本质差异，以及这些差异如何影响性能上限、工程投入。明确 TileLang 追求榨干内核，性能上限高但对开发者要求高；Triton 追求快速落地，生态成熟。
从少样本到千样本！MachineLearningLM给大模型上下文学习装上「机器学习引擎」
新研究 MachineLearningLM 提出轻量可移植「继续预训练」框架，突破 LLM 在上下文学习局限，能学上千示例，在多领域分类任务超基准模型。它有三项核心创新，效果惊艳且应用潜力大，还指明未来研究方向。
不愧是中国机器人，乒乓打得太6了
清华姚班本科生苏智团队在论文中提出结合模型规划与强化学习的分层框架，让宇树G1机器人实现亚秒级反应下的稳定连续对打，在真实实验中击球和回球率高，还能连打106拍。
奖励模型预训练新范式POLAR：突破强化学习短板，有望打通RL链路扩展“最后一环”
强化学习中奖励模型设计与训练是瓶颈，上海人工智能实验室提出奖励建模新范式POLAR。它摆脱传统“绝对偏好”限制，契合强化微调框架，通过对比学习训练，实验证明其性能和泛化性佳，有望打通RL链路扩展最后一环。
4万多名作者挤破头，CVPR 2025官方揭秘三大爆款主题， 你卷对方向了吗？
CVPR 2025 官方根据 4 万多名作者 13008 份投稿，总结出计算机视觉热门的三大方向，即基于多视角与传感器的 3D 技术、图像与视频合成、多模态学习（视觉、语言和推理），并介绍了各方向热门原因。
AI PPT，这次是真不用返工了
过去AI做PPT虽快但有“幻觉数据”和“拼凑式模板”问题，被认为是高估需求。如今讯飞智文Vision Agent出现，能生成专业PPT，还解决了美观、内容等问题，将AI PPT带入2.0阶段。
半个月暴涨23k+ Star，一行命令让任意软件 Agent-Native！
介绍开源项目`CLI-Anything`，它用CLI作AI Agent与软件桥梁，有全新思路。半个月Github涨23k+ Star，能一键生成CLI，对接真实后端，但也有依赖代码质量、不适闭源软件等局限。