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SceneGen: 单图像驱动的多资产3D 场景生成
上海交通大学提出SceneGen框架,可从单张场景图像及其对应目标掩码中,同时生成带有几何结构与纹理的多个3D资产。它一次前向传播即可完成生成,在效率与稳健性上优于现有方法,虽有局限但应用潜力大。
大模型之外,向量存储如何支撑 Agent 的检索链路
文章指出大模型负责理解、推理和生成,而Agent需获取外部数据等。向量存储可将数据转化为语义向量,在Agent执行任务时找回相关内容。文章探讨向量存储技术方向,分享做法,还演示阿里云两种Serverless向量存储用法。
准确率腰斩!大模型视觉能力一出日常生活就「失灵」
EgoCross项目团队聚焦跨域第一视角视频问答评测,揭示现有MLLM在多场景泛化瓶颈。团队提出跨域第一视角视频问答基准EgoCross,经测试揭示模型短板,验证改进方法潜力,研究入选AAAI 2026且数据集等已开源。
大模型进入研发体系后,我们看到了这些变化
InfoQ《极客有约》X AICon 直播邀请同程、网易、百度工程师探讨大模型入研发体系的变化。指出其在提效、协作、分工上作用大,还分析了适用场景、工程师收益类型及核心竞争力等,也提及效率评估、代码生成等问题。
大模型「越用越快」!SpeedupLLM首次验证,大降56%推理预算
Emory大学研究者提出SpeedupLLM框架,利用动态计算资源分配和记忆机制,使LLM处理相似任务时推理成本降56%、准确率提升,论文系统性验证了LLM“越用越快”,为AI模型发展提供新思路。
刚刚,Meta 超级智能团队44名成员信息曝光,半数来自中国
风投公司投资人晒出匿名Meta员工盘点的超级智能团队44名成员信息,半数来自中国,成员学历、履历等情况明晰,但有人质疑名单真实性和全面性,团队阵容或更庞大。
DeepSeek-V4发布!高效百万上下文智能普惠时代来了
DeepSeek-V4发布,是开源社区关键分水岭。它解决超长文本处理效率痛点,架构与优化有多项突破,降低算力消耗和成本,适配国产芯片,性能比肩顶级闭源模型,推动开源社区两大未来趋势。
微软:DeepSeek-R1等推理模型循环的原因找到了
前几天,DeepSeek - R1论文更新,披露诸多细节。重点是推理模型在低温/贪心解码下易循环,根源是学得不对,如风险规避式复读、时序相关错误复读,还给出解决方案。
最强Claude模型提前曝光!附带Anthropic三千份保密档案在线裸奔
向来标榜安全的Claude因权限配置失误,新模型Mythos提前曝光,还泄露3000份保密档案。Mythos比Opus 4.6更强,公司虽在测试但因安全风险限制发布,也有人质疑信息真实性。
高保真、多控制集成于「统一画布」,组合式图像生成新范式!
Canvas - to - Image是新型图像生成框架,将多种控制方式整合到统一画布,用户可直观操作生成高保真、多控制图像。它简化创作流程,解决了现有方法控制单一分散、交互性差的问题。