「数据资产」共找到 2562 篇相关文章
一张图生成「能动」的3D资产：VAST+香港大学AniGen把AIGC推向动画、游戏、仿真与具身智能 (SIGGRAPH 2026 TOG)
SIGGRAPH 2026论文AniGen，由VAST和香港大学研究，能从单张图片直接生成带骨架与蒙皮权重的可动画3D资产。它解决了现有方法的不足，在多方面表现出色，对多个领域意义重大。
X-SAM：从「分割一切」到「任意分割」：统一图像分割多模态大模型，在20+个图像分割数据集上均达SoTA
中山大学、鹏城实验室、美团联合提出X - SAM，统一图像分割多模态大模型。它将分割范式扩展，设计通用输入输出，采用端到端架构和三阶段训练策略，在超20个数据集达最优，为图像分割研究开辟新方向。
离谱！我以为它只是提示词合集，结果 16.4 万 Star prompts.chat 直接把 Prompt 收藏夹干成团队资产库
一开始以为 prompts.chat 只是提示词合集，实际它把零散 Prompt 变成可搜索、可自托管、可接工具链的团队资产库。截至 2026-06-29，它在 GitHub 有 16.4 万 Star，还介绍了其功能、适用场景和局限。
Kimi K2.6背后的Agent Database：Agent-native 时代的数据 Infra 竞争，跟过去 30 年有何不同
TiDB Cloud 成 Kimi K2.6 供应商，为其 Agent 建站服务提供支持。Kimi K2.6 由 Agent 完成在线应用构建，与其他 AI 建站应用不同，它全托管且用户无需技术背景。该合作解决了成本和基础设施难题，展现了 Agent-native 时代数据 Infra 竞争的新特点。
互联网免费数据已被吃光，普通人反馈早没用了？前英伟达工程师：Transformer的原罪浪费算力，聊天机器人把GPU全糟蹋了
前英伟达工程师、Sail Research 创始人 Neil Movva 认为当前 AI 行业陷“延迟陷阱”，AI 终局应是后台 Agent。他执行“算力拾荒者战略”，想降低智能成本，还指出 Transformer 架构有缺陷，互联网数据被吃光等问题。
AMS最新AI4PDE综述：清华大学冯西桥教授团队白金帅等提出面向计算力学中物理和数据引导的AI框架的未来
本文综述人工智能赋能计算力学框架发展与现状，指出纯数据驱动、物理信息神经网络和算子学习方法虽有潜力，但在鲁棒性等方面有挑战。阐述四个研究方向，为复杂物理系统建模等开辟新途径。
Transformer论文作者重造龙虾，Rust搓出钢铁版，告别OpenClaw裸奔漏洞
Transformer作者Illia Polosukhin重造安全版龙虾IronClaw。OpenClaw安全状况差，IronClaw用Rust重写，建立四层防御，还能防提示注入。其背后是NEAR更大构想，目标是用户掌控数据和资产。
干家务一小时挣1000元，具身智能时代人类新岗位
机器人是AI热门领域，但面临数据荒。训练数据分真实与合成两类，前者质量高但成本高、规模有限，后者成本低。数据标注服务商高价回收做家务等视频作训练素材，各方努力下优质数据仍短缺。
给非技术人的大模型介绍：从零训练ChatGPT的全流程、天价成本及企业务实替代方案
文章介绍从零训练ChatGPT级别大模型的全流程、高昂成本，指出这对多数企业不现实。建议企业战略从构建转向应用，通过租用API或微调开源模型利用大模型，将专有数据视为核心资产。
企业养虾🦞（OpenClaw），虾住在哪里比虾本身重要
文章从企业 Agent 落地角度，探讨让龙虾发挥价值的方法。指出企业养虾和个人不同，需建知识体系，包括数据、关系、操作和技能四层。还以飞书为例，说明其优势，并强调知识体系才是企业真正资产。