「连续潜空间」共找到 600 篇相关文章
4D空间智能：AI如何一步步「看懂」时空结构？一篇综述解析通往四维世界的五大层次
4D空间智能重建整合静态场景与时空变化，构建含时间维度的空间表征系统。南洋理工等高校研究者调研该领域，提出按建构深度分五层的新视角，展现AI认知从基础到高阶的进化路径。
刚刚，何恺明团队新作，「嵌入式语言流」ELF来了
何恺明团队提出ELF模型，将扩散过程置于连续向量空间，只在最后翻译成词。它用一个网络实现去噪和解码，引入自条件机制。实验显示，ELF用不到其他方法十分之一数据，生成质量全面领先。
OpenAI回应被连续挖走顶级人才
Wired消息，Meta连续挖走OpenAI四位顶级研究人才，OpenAI首席研究官Mark Chen强硬回应，承诺与领导沟通、调整薪酬等挽留员工，还强调公平。硅谷人才竞争激烈，Meta招募激进，OpenAI开始更专注AGI目标。
V-RAE：把「看懂视频」的能力带入生成，重新思考视频模型的潜空间
近日，新加坡国立大学 Minghui Guo 与牛津大学 Shengqiong Wu、Hao Fei 在论文中提出视频表征自编码器 V-RAE。它以冻结的视觉基础模型为编码器压缩视频特征，还引入轻量级模块聚合信息。经实验验证，其在视频生成和预测上性能出色。
烧钱一年，李飞飞的「空间智能」愿景有变化吗？
在a16z主持的访谈中，李飞飞和Martin Casado探讨「世界模型」等话题，重新介绍World Labs愿景。李飞飞指出语言模型描述3D世界有局限，空间智能是关键，公司已推出相关技术和开源渲染器。
香港科技大学、Manycor开源空间大模型，超3000颗星
香港科技大学、Manycore联合开源空间大模型SpatialLM，用于处理3D点云数据。它结合点云特征提取、对齐和语言生成，实现高效转换。研究团队经多种尝试选定基于点的方法及Sonata编码器，还选Qwen2.5 - 0.5B为基础模型。
“心内推理”：一种动态多模态潜在空间推理范式 | 直播预约
当前多模态大模型推理效率低、稳定性不足。本次分享将介绍DMLR，它无需额外训练，仅在推理阶段生效，通过在潜空间优化潜在思考token、引入关键视觉信息，实现高效稳定的多模态推理。
深度长文AI一键生成：实测字节扣子空间新功能
文章实测字节扣子空间新功能，它自比「深度长文写作加速器」。从多方面考验，发现其一键总结方便，写论文、分析社会议题、创作抒情内容等各有表现，适合内容创作，但故事创作表现欠佳。
李飞飞押注的空间智能：生成的世界，如何「经得起折腾」？
李飞飞押注的空间智能是世界模型主流路线之一，旨在让AI生成可操作三维世界。但当前AI生成世界存在“中看不中用”问题，构建“站得住”的世界面临速度与状态瓶颈，生境科技等实践提供了解决思路。
视频生成 vs 空间表征，世界模型该走哪条路？
随着生成模型和潜在表征技术发展，业界探讨世界模型技术路线。是像素级视频预测模拟未来场景可靠，还是潜在空间抽象表征高效？Goole DeepMind的Genie 3发布，再次引发讨论，分歧也从理论走向应用。