「多尺度网格融合技术」共找到 566 篇相关文章
SIGIR 2025 | 视频检索新范式！北邮、北大等联合提出AV-NAS：首个音视频哈希搜索架构，让Mamba与Transformer自动“组队”
北邮、北大等团队提出 AV-NAS，在多模态视频哈希领域引入 NAS，构建含 Transformer 与 Mamba 的统一搜索空间。该方法能自动发现最优跨模态融合机制，揭示音频时序建模中“CNN + FFN”结构更优，代码已开源。
12月首炸！可灵 O1 正式发布，全球首个统一多模态视频大模型，强得可怕！
12月快手旗下可灵发布全球首个统一多模态视频大模型Kling O1，标志AI视频进入“全流程语义控制时代”。它将多种视频创作能力统一，有全能引擎等五大亮点，性能对比优势明显，让AI视频生成更可控。
2025元宇宙大赛获奖作品公布｜“交互幻境”创意赛
2025年第三届元宇宙设计创意大赛“交互幻境”创意赛获奖作品公布。赛事3月启动，获上海工会支持，征集全球3148份作品。赛事探索元宇宙与现实融合，推动多领域数字化转型，下面介绍了各奖项获奖作品。
AGI 新技术路线：下一代稀疏注意力机制 Monte Carlo Attention 开源
超对称技术公司在新版基座模型 BigBang - Proton 中使用的 Monte Carlo 注意力开源。它基于二进制块编码技术，用块间代表交流机制实现线性复杂度，兼具多种注意力机制优点，可满足宇宙尺度建模的上下文长度需求。
上海AI Lab发布混合扩散语言模型SDAR：首个突破6600 tgs的开源扩散语言模型
上海人工智能实验室提出全新范式SDAR，通过‘训练 - 推理解耦’融合AR模型高性能与扩散模型并行推理优势。实验证明，SDAR性能与原版AR模型持平或超越，还能加速推理，且已全面开源全系列模型。
量化噪声竟是RL秘钥？QeRL：高效强化学习新范式，一场噪声引发的性能革命
近年来，大语言模型在复杂推理任务中面临挑战，强化学习虽更接近人类推理过程，但训练“烧资源”。论文《QeRL》提出量化不仅能压缩模型、节省资源，还能增强模型探索能力，QeRL框架实现训练速度提升、内存占用减半。
AST | 西交大刘子扬、陈刚等：直接嵌入流场特征的智能化气动外形优化经验学习框架
传统气动外形优化方法有局限，本文提出智能化优化经验学习框架，结合DNN流场预测模型与DRL优化方法，还提出自适应网格再生成技术与Sigmoid奖赏函数，经验证效果良好，为气动优化提供新路径。
Cluely：最具争议的 00 后 AI 创业者，用一款 “作弊神器”2 个月实现 600 万美金 ARR
本文编译自 a16z 与 Cluely 联合创始人兼 CEO Roy Lee 的对话。Roy 分享了 Cluely 的发展路径，它前身是作弊插件，后成 AI 助手平台，靠病毒营销 2 个月实现 600 万美金 ARR，虽有争议但潜力大。
通向世界模型关键一步：EX-4D来了，实现单目视频到自由视角生成
去年Sora等模型革新视频生成领域，相机可控的视频生成技术是构建世界模型核心。但从单视角生成极端视角视频是难题，PICO - MR团队提出EX - 4D，能从单目视频生成新视角视频，多方面表现出色。
对话智源王仲远：具身智能“小组赛”才刚刚开打，机器人需要“安卓”而非 iOS
智源研究院院长王仲远在对话中指出大语言模型发展遇瓶颈，AI 需走向物理世界。智源推出“悟界”系列，试图打破具身智能“循环悖论”，做具身智能的“安卓”，还提出大小脑协同策略，认为具身智能“小组赛”未结束。