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谁说3DGS必须靠LiDAR?如视Argus入选ECCV,让图像也能提供LiDAR级位姿约束
消费级3DGS应用走向普通用户,但需精确位姿约束,过去靠LiDAR,成本高。如视Argus入选ECCV 2026,能从图像预测位姿等,为3DGS提供精准约束,推动其走向低成本采集时代。
探针伸进大模型黑箱,南加州大学华人团队打造AI记忆研究的深空望远镜
南加州大学 Robin Jia 教授团队借助英伟达算力,构建基于 Llama 3 架构的全开源受控大模型 Hubble,其成果将在 ICLR 2026 亮相。研究揭示大模型记忆机制效应,还评估了‘机器遗忘’技术,有法律应用潜力。
AI看图一本正经胡说八道?「一拉一推」让模型看得全又准|微软x清华
随着视觉 - 语言模型(VLM)推理能力增强,‘看错’问题凸显。现有方法有局限,微软亚洲研究院与清华提出BiPS,从训练阶段重塑模型‘看图方式’,通过‘一拉一推’机制让模型‘看全又准’,实验效果显著。
首发限时免费两周!实测腾讯混元Hy3:Agent能力飞升,日常主力毫无压力
腾讯混元Hy3正式版发布,尺寸300B,在多领域表现亮眼,追平甚至超越大参数模型。作者用三个刁钻场景实测,Hy3在全栈开发、3D游戏开发、办公任务中表现出色,幻觉率低,达生产级标准。
中科院联合清华等发布视觉语言行动推理模型VLA-R1,让机器人先思考再行动
中科院自动化所、清华和GigaAI联合发布视觉 - 语言 - 行动模型VLA - R1,让机器人先思考再行动。它通过构建数据集教模型思维链,结合监督微调与强化学习提升性能,经多场景测试表现出色。
快手&中科院 | 提出多模态奖励模型:R1-Reward,比SOTA模型提升5%-15%!
多模态奖励模型对提升多模态大语言模型表现至关重要,但现有强化学习算法用于训练存在问题。快手、中科院等团队提出 R1 - Reward,在基准上比 SOTA 提升 5% - 15%,还在快手业务场景成功应用。
实测最强的Cowork Agent模型M2.7,这是龙虾最好的模型搭子
实测MiniMax新发布的M2.7模型,解决了Agent的笨拙感,是国内最强的Cowork Agent模型。它技能命中率高,能自进化,对办公场景做了优化,还能解决生产效率问题,加强了人设保持能力。
曝GPT-5.5用上「全球最快芯片」,Claude慌了!
新智元报道,OpenAI的GPT - 5.3 - Codex - Spark用Cerebras的WSE - 3芯片达2000 token/秒。Cerebras CFO称在跑GPT - 5.4和GPT - 5.5,但SemiAnalysis报告指出其跑大模型有短板,且公开云模型小、上下文短。
Gemini 3 Flash 发布,多、快、好、省,Coding 能力不输大哥Gemini 3 Pro
Google DeepMind 发布 Gemini 3 Flash,成本极低。它在多项测试表现出色,速度快、效率高,代码能力超 Gemini 3 Pro,获企业客户好评,今日起向全球开发者和普通用户推送。
4K-Agent:可将低分辨率图像提升至4K高清智能体
图像超分辨率技术在多种视觉任务中重要,但传统方法泛化能力有限。德克萨斯A&M等大学研究人员推出4K Agent,其多智能体架构能将低分辨率图像提至4K高清,在多领域测试表现出色。