「3D场景生成」共找到 5305 篇相关文章
13年死磕一个真理，这家中国AI黑马冲刺IPO
云知声深耕AI 13年，即将冲刺港交所IPO。它从单一语音识别发展为全栈AGI方案商，以智慧生活和智能医疗双轮驱动，营收稳健增长。其坚持技术创新，构建全栈自研体系，有望在AI时代持续领跑。
北大伯克利联手“拷问”大模型：最强Agent也才40分！新基准专治“不听话”的AI分析师
北大与伯克利团队推出IDA - Bench新基准，模拟真实数据分析场景，解决现有基准无法评估大模型在动态交互中可靠性的问题。测试显示，顶尖大模型成功率最高仅40%，不同模型还暴露多种问题。
作业帮基础观测能力之一监控体系实践
本文介绍作业帮监控体系实践。其监控体系随云原生成长，支持全集群监控。构建时选 Prometheus 采集、VictoriaMetrics 存储，还从多维度采集指标，用自研代理降成本、治理指标，让系统更贴合研发。
ETT：打破原生多模态学习视觉瓶颈，重塑视觉tokenizer优化范式
本文由多机构联合完成，针对传统视觉 tokenization 方法优化与下游任务训练割裂问题，提出 ETT 调优方法。它实现联合优化，在多模态理解、生成、重构任务表现出色，虽有局限但带来新突破。
ACL 2025 | 清华&港中文提出 MorphMark：全新理论视角破解大模型水印效力与文本质量的两难困境
随着大模型广泛应用，AI 生成内容追溯和版权保护成问题，现有水印技术面临效力与文本质量的矛盾。清华和港中文团队提出 MorphMark 自适应水印框架，动态调强度，在多模型实验中表现优。
LLM又曝致命缺陷：根本不会看时钟！博士惊呆，准确率不及50%
最新研究揭示AI存在认知缺陷，读取时钟准确率仅38.7%，判断日历日期准确率26.3%。研究者构建测试集考察MLLM能力，虽部分模型有亮点，但整体表现不佳，凸显训练数据和推理方式改进需求。
「AI黑客」来袭，Agentic AI如何成为新守护者？
AI 发展带来网络安全新威胁，如生成式 AI 诈骗、深度伪造等。业内共识是以 AI 对抗 AI，有模型防护、行业应用、政府协作三类尝试。青藤云安全推出全栈式安全智能体「无相」，革新安全思维。
Manus突发上新文生图！告别“抽卡”，Agent+深度思考联合创作
Manus深夜官宣支持生成图像，与一般AI绘图工具不同，它能理解画图目的，规划方案后再生成。它可完成如房间装修可视化、饮料瓶设计等任务。目前已开放注册，不过付费价格遭网友吐槽。
1.7K star!找到啦，小众需求，但是需求的时候你一定用得上，企业级能源管理神器
MyEMS是开源能源管理系统新标杆，基于Python+Django构建，提供完整解决方案。支持多场景能耗监控，通过可视化报表和AI算法优化能效，助企业降15%-30%能源成本，还介绍了其功能、架构等。
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本文聚焦vllm v1中管控模型分布式推理的核心Executor部分，介绍其4种类型及适用场景，以mp类型为例阐述Executor - Workers架构，还说明了大小数据在两者间的传输机制及原理。