法律行业是 AI 落地的重要场景之一，全球范围内，已经出现了多家法律赛道的 AI 独角兽。OpenAI 和 Google 都投资的 Harvey，以及最近刚完成 F 轮融资的 Clio 都是其中的典型。
计算机的历史标志着个人和企业生产力的飞跃。20世纪70年代的命令行界面（CLIs）演变至80年代的图形用户界面（GUIs），实现了复杂命令的图形化抽象，通过视觉图标和窗口简化操作。接着，计算机操作的易学性提升加快了个人电脑（PC）在1990年代的普及，进而催生了万维网以及基于其上的互联网应用的发展。
拔草星人的好消息来啦！中科院自动化所和阿里云一起推出了街景定位大模型，只要一张照片就能实现街道级精度的定位。
Flux 带起又一波文生图模型的热潮，NightCafe 是其中的受益者之一。
多模态对比学习（如CLIP）通过从互联网上抓取的数百万个图像-字幕对中学习，在零样本分类方面取得了显著进展。 然而，这种依赖带来了隐私风险，因为黑客可能会未经授权地利用图像-文本数据进行模型训练，其中可能包括个人和隐私敏感信息。
随着人工智能（AI）技术的迅猛发展，特别是大语言模型（LLMs）如 GPT-4 和视觉语言模型（VLMs）如 CLIP 和 DALL-E，这些模型在多个技术领域取得了显著的进展。
寻隐（英文名 Queryable）是一款 iOS 上的 AI 照片搜索软件，支持用户使用自然语言搜索本地照片。软件诞生的契机是 OpenAI 发布的 CLIP 模型。
本文将为大家介绍CVPR 2024 Highlight的论文LangSplat: 3D Language Gaussian Splatting（三维语义高斯泼溅）。LangSplat在开放文本目标定位和语义分割任务上达到SOTA性能。在1440×1080分辨率的图像上，查询速度比之前的SOTA方法LERF快了199倍。代码已开源。
入选CVPR 2024 Highlight的三维语义高斯泼溅最新成果，查询速度比之前的SOTA方法LERF快了199倍！
按部就班 vs. 好奇心驱动，哪个更容易出研究成果？
