前馈3D高斯泼溅新方法,浙大团队提出“体素对齐”,直接在三维空间融合多视角2D信息
前馈3D高斯泼溅新方法,浙大团队提出“体素对齐”,直接在三维空间融合多视角2D信息在三维重建不断走向工程化的今天,前馈式3D Gaussian Splatting(Feed-Forward 3DGS)正火速走向产业化。 然而,现有的前馈3DGS方法主要采用“像素对齐”(pixel-aligned)策略——即将每个2D像素单独映射到一个或多个3D高斯上。
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在三维重建不断走向工程化的今天,前馈式3D Gaussian Splatting(Feed-Forward 3DGS)正火速走向产业化。 然而,现有的前馈3DGS方法主要采用“像素对齐”(pixel-aligned)策略——即将每个2D像素单独映射到一个或多个3D高斯上。
由华中科技大学与小米汽车提出了业内首个无需 OCC 引导的多模态的图像 - 点云联合生成框架 Genesis。该算法只需基于场景描述和布局(包括车道线和 3D 框),就可以生成逼真的图像和点云视频。
近日Synthesize Bio宣布完成1000万美元种子轮融资,以加速生成基因组学模型的开发。Synthesize Bio已推出GEM-1,这是一个专为生成基因组学设计的基础模型,其基于迄今为止最完善的RNA测序数据集进行训练,使用者通过描述实验设计,就能获得接近真实实验的模拟数据。
AI下半场,AGI已成过去式,ASI正引领新智能革命!OpenAI推出的GDPval评估体系,通过真实工作任务审视大模型潜力,揭示AI如何从实验室走向3万亿经济战场,助力人类从日常琐事中解放,拥抱创造性未来。
云栖大会上,阿里宣布AI平台将把完整的英伟达Physical AI(物理AI)软件栈纳入其开发者选项菜单。这个看似技术性的宣布,实际上标志着人工智能发展的一个重要转折点。英伟达CEO黄仁勋在2025年CES大会上明确表示:AI下一个前沿就是物理AI,蕴藏着巨大的潜力和机遇。
视觉-语言-动作模型是实现机器人在复杂环境中灵活操作的关键因素。然而,现有训练范式存在一些核心瓶颈,比如数据采集成本高、泛化能力不足等。
TC-Light 是由中科院自动化所张兆翔教授团队研发的生成式渲染器,能够对具身训练任务中复杂和剧烈运动的长视频序列进行逼真的光照与纹理重渲染,同时具备良好的时序一致性和低计算成本开销,使得它能够帮助减少 Sim2Real Gap 以及实现 Real2Real 的数据增强,帮助获得具身智能训练所需的海量高质量数据。
起猛了,苹果怎么搞起跨界AI模型了??发布了一个基于流匹配的蛋白质折叠模型SimpleFold,被网友戏称为“iFold”。SimpleFold没有花里胡哨的专属模块设计,就靠通用的Transformer模块,搭配流匹配生成范式,3B参数版本追平了该领域顶流模型谷歌AlphaFold2的性能。
Lessie 的定位简单直接:People Search AI Agent。一句话描述它的能力:帮你从互联网与数据库里快速找到任何人,并自动化完成初步联络。创始人、投资人、KOL、潜在客户、行业专家、合作伙伴……只要你能用自然语言描述需求,Lessie 就能迅速在全球范围内挖掘到合适的人选。
ChatGPT Pulse(随时随地脉动回来)。OpenAI应用程序首席执行官Fidji Simo曾表示,“下一个前沿将是智能体,是能够代表你执行操作,并像队友一样与你并肩作战的AI助手。”