「视频稀疏注意力」共找到 1234 篇相关文章
火了！刚刚，李飞飞2篇最新文章发布！
AI圈近期被李飞飞两篇重磅文章刷屏，一篇阐述空间智能愿景，指出当前AI缺乏空间智能，其创办的World Labs提出世界模型；另一篇论文揭示当前视频理解基准自欺欺人，还提出新基准VSI - SUPER及预测性感知新范式。
200行python代码实现从Bigram模型到LLM
本文从`babygpt_v1.py`出发，逐步加入self-attention机制、position嵌入等，实现完整GPT。介绍Transformer结构，讲解位置编码、单头自注意力等机制的代码实现，还阐述后续层的用途、参数调整及训练效果，最后提及模型优化方向。
Runway Gen-4.5刷屏发布，把重量、尘土和光影都做对了，网友：颠覆
Runway Gen-4.5突袭发布，获“视频生成AGI时刻”评价，在Artificial Analysis测试中拿下SOTA。它能精准执行复杂指令，物理还原与视觉精准度强，官方将逐步开放使用权限，还直言其存在因果推理等局限。
AI看不到的爱心，成了最棒的AI检测器。
作者以漂浮爱心图检测AI，Gemini 2.5 Pro、GPT - 5等模型均失败。又用噪点鹿视频测试，AI准确率为0%。原因是AI是空间王者、时间瞎子，无“共同命运法则”视觉系统，存在时间盲视。
13 年苦熬到 170 亿市值，一夜间被用户抛弃！一封“AI吹”全员信让网友“不喷不行”
Duolingo是热门教育应用，市值达170亿美元。CEO宣扬“AI优先”，引发网友不满，大量用户抗议。Duolingo早期靠志愿者产出高质量内容，后用AI生成，在小语种上问题频发，公司还试图用搞笑视频化解危机。
清华发布世界模型评测新标尺：直击机器人感知与行动鸿沟
清华大学等机构推出 WorldArena 评测基准，用于测试 EWM 真实能力。它融合感知与功能评估，含十六项视频指标，结合主客观评价生成 EWMScore。测试揭示模型在感知与行动上的差距，转型为实用型模型是行业挑战。
瓦卡奖AI视觉创意大赛·从人工智能专家跨文化对话到全球AI厂商的竞技
10月17 - 19日，第二届瓦卡奖AI视觉创意大赛在深圳举行。期间AI全球视觉工作坊汇聚专家探讨AI与艺术融合，竞技日集结全球AI视频厂商民间团队参赛。大赛还发布国内首部《AI视觉创意应用蓝皮书》。
从一行代码发现DeepSeek的秘密：Model1到底是什么？
在DeepSeek - R1发布一周年时，有人在GitHub的FlashMLA代码仓库发现神秘代号Model1，可能是V4。文章分析了代码仓库用途、新模型“露馅”原因，还从代码中发现Model1细节，结合论文梳理时间线，最后也提出了怀疑。
Skills的最正确用法，是将整个Github压缩成你自己的超级技能库。
文章指出重复造轮子不可取，Skills可将Github开源项目封装成技能库。以FFmpeg、yt - dlp等为例，介绍封装流程，还提及多场景应用，如视频下载、格式转换等，让普通人能利用开源成果。
Jina-VLM：可在笔记本上跑的多语言视觉小模型
Jina AI 发布 2.4B 参数量的视觉语言模型 Jina-VLM，在多语言视觉问答任务达 SOTA。它引入注意力池化，连接视觉与语言基座，支持 29 种语言，能高效处理问答等任务，对硬件需求低。