「渲染控制」共找到 577 篇相关文章
卡帕西预言成真!华人团队开源全AI操作系统:神经网络模拟Windows,预测下一帧屏幕图像
大神卡帕西曾预言“AI时代的图形用户界面”,受此启发,华人团队提出NeuralOS,靠RNN和渲染器模拟Windows,能预测下一帧屏幕图像。虽对键盘精细操作处理欠佳,但已开源,有在线体验版。
万帧照片级仿真,打通视觉机器人学习的感知与物理鸿沟:国产仿真器GS-Playground入选RSS 2026
清华大学等联合提出高通量视觉高保真仿真器GS - Playground,被RSS 2026录用。它解决现有仿真器渲染开销高、资产制作依赖人工、Sim2Real迁移鸿沟大等问题,是全栈重新设计的仿真基础设施。
Karpathy实测Opus 5:读一段《魔戒》,10美元直出中土世界!
Andrej Karpathy 用 Opus 5 结合《指环王》开篇文字,花约 10 美元让其渲染 3D 游戏。Opus 5 两小时写出 5500 行代码生成 3D 世界,虽粗糙但证明 AI 强大。不过,LLM 无法高效审查自己工作,这是弱点。
机器人「看片」自学新技能:NovaFlow从生成视频中提取动作流,实现零样本操控
布朗大学和机器人与人工智能研究所团队提出 NovaFlow 框架,利用视频生成模型常识知识,让机器人“看片”自学。它将任务理解与控制解耦,通过生成视频提取动作流,实现零样本操控,为通用机器人提供新路径。
月吞100万亿Token!AI中转站OpenRouter赚爆了
OpenRouter宣布完成1.13亿美元B轮融资,估值达13亿美元。它每周处理25万亿个tokens,全球用户超800万。其提供AI推理统一控制层,解决企业多模型管理难题,开源模型崛起使其价值凸显。
任意条件,「可控」文生图扩散模型综述 | TPAMI'25
北京邮电大学团队在顶级期刊IEEE TPAMI发布综述,探讨文生图扩散模型可控生成技术,将核心问题概括为如何注入新型条件信号并稳定控制,从任务和方法层面梳理技术,还提及应用场景与未来方向。
上海AI实验室造出首个「通才」机器人大脑:看懂世界+空间推理+精准操控全拿下
上海人工智能实验室联合多家单位提出通用具身智能大脑框架VeBrain,能集成视觉感知、空间推理和机器人控制能力。它统一三类任务语言建模范式,有“机器人适配器”,配套VeBrain - 600k数据集,性能测试表现出色。
美团开源LongCat-Image,6B参数挑战80B效果,中英双语理解、图像逼真度及复杂指令编辑新突破
美团开源6B参数图像模型LongCat-Image,在双语文本理解、图像逼真度及复杂指令编辑任务中表现出色。它以轻量化设计超越大模型,还解决中文文本渲染难题,有精确图像编辑能力,且提供全链路开源方案。
机器人梦寐以求的“GPT时刻”,会不会就是GPT本身?
本文围绕GPT-6 Astra发布后的行业测试展开,讨论通用大模型能否成为机器人的通用大脑,分析了通用大模型参与机器人控制的原理与优势,点明当前能力边界,提出了分工协作的落地方案。
追平GPT-4o,数学基测96.3%高分,Hermes4 来了
Nous Research推出新一代大模型Hermes 4系列,其有混合推理和长度控制机制,还能用DataForge“造”数据,经Atropos质检。它在数学等领域表现佳,追平GPT - 4o,是开源AI对巨头的挑战。