「三维湍流」共找到 97 篇相关文章
清华唐杰团队揭示大模型记忆全景
清华唐杰教授团队等发布大模型记忆架构综述,提出三维记忆分类学,将前沿工作统一到理论框架,为LLM设计指明方向,分析了隐式、显式记忆架构,还探讨混合架构挑战与未来方向。
清华突破「光毒性」难题,活体显微进入无扰观测时代
清华大学团队研发出LF-denoising自监督去噪算法,可在超低光毒性下实现长时间高保真三维亚细胞成像,突破了长时间活体成像的光毒性限制,为多领域研究提供新工具。
西湖大学张驰团队:从视觉合成到空间理解,视频 AI 正在「转向」丨CVPR 2026
过去两年视频生成发展近成熟,但多数模型缺乏空间结构稳定建模能力。西湖大学AGI Lab团队提出论文,将问题落回推理阶段,让相机轨迹成约束条件,推进视频生成到三维结构约束建模。
SIGGRAPH 2025 | CLR-Wire:曲线框可生成?可交互?深大VCC带你见证魔法
深圳大学黄惠团队推出 CLR - Wire 方法,将复杂三维曲线框结构编码到连续潜空间,解决传统难题,能实现高效生成与平滑插值,相关代码已开源,在多领域有应用前景。
CVPR 2026|清华联合美团推出3DThinker,首个用3D意象思考的工作
当前多模态大模型在空间理解任务表现弱,缺乏对几何信息提取能力。清华联合美团推出3DThinker,无需3D标注和外部工具,让模型内蕴‘想象’三维场景,在多基准上提升效果,且具备一定可解释性。
JCP | 中科院力学所孙振旭研究员团队:关于物理信息神经网络的预处理:如何在流体力学中更好地利用数据
物理信息神经网络(PINNs)为求解微分方程正反问题提供灵活框架,但数据预处理领域待探索。本文提出数据预处理方法,通过对数据和方程归一化,在四个湍流案例中提升PINNs流场重建预测准确度,不增计算成本。
AI Agent也有体检中心了?诊断级安全框架AgentDoG正式开源
上海人工智能实验室今日开源全球首个具深度诊断能力的AI智能体安全护栏框架AgentDoG。它能精准定位风险、解释决策成因。团队提出三维风险分类法,构建数据合成管道,实验表现领先,还集成归因模块。
今年看到最系统的AI Agents时代Memory综述~
分享由NUS、人大等联合出品的《Memory in the Age of AI Agents: A Survey》。用三维框架讲透200+篇论文,提出新三大记忆形态,展望7大前沿,还涵盖记忆各方面知识及资源。
MeshCoder:以大语言模型驱动,从点云到可编辑结构化物体代码的革新
生成式AI在三维空间面临挑战,传统3D生成成果粗糙难编辑。团队推出MeshCoder,将三维输入翻译成结构化代码,有分部件生成等优势。介绍其实现路径、实验性能,也指出局限并展望未来。
破解空间智能数据稀缺难题,影石开源DiT架构全景生成模型,在线可玩
影石研究院团队推出基于DiT架构的全景图像生成模型DiT360,设计分层混合训练框架,结合透视与全景图像数据,提升真实感和几何一致性。它支持多任务,优于现有方法,为三维场景生成提供新思路。