北京冲出“物理AI第一股”！市值153亿，摩尔线程参投
北京冲出“物理AI第一股”！市值153亿，摩尔线程参投数字孪生行业首家年收入超2.50亿港元的公司。
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数字孪生行业首家年收入超2.50亿港元的公司。
当模型学会「左右互搏」的那一刻，平庸的模仿时代结束了，真正的硅基编程奇迹刚刚开始。
近年来，多模态大语言模型正在经历一场快速的范式转变，新兴研究聚焦于构建能够联合处理和生成跨语言、视觉、音频以及其他潜在感官模态信息的统一全模态大模型。此类模型的目标不仅是感知全模态内容，还要将视觉理解和生成整合到统一架构中，从而实现模态间的协同交互。
直到刚刚，用最新的图像模型NextStep-1.1，扳回一球。总体来看，这次开源的NextStep-1.1解决了之前NextStep-1中出现的可视化失败（visualization failures ）问题。其通过扩展训练和基于流的强化学习（RL）后训练范式，大幅提升了图像质量。
强化学习（RL）在大语言模型和 2D 图像生成中大获成功后，首次被系统性拓展到文本到 3D 生成领域！面对 3D 物体更高的空间复杂性、全局几何一致性和局部纹理精细化的双重挑战，研究者们首次系统研究了 RL 在 3D 自回归生成中的应用！
还记得前段时间在 AI 圈刷屏的李飞飞「3D 世界生成模型」吗？现在，国产版终于来了。
在李飞飞团队 WorldLabs 推出 Marble、引爆「世界模型（World Model）」热潮之后，一个现实问题逐渐浮出水面：世界模型的可视化与交互，依然严重受限于底层 Web 端渲染能力。
在大语言模型和文生图领域，强化学习（RL）已成为提升模型思维链与生成质量的关键方法。
你的生成模型真的「懂几何」吗？还是只是在假装对齐相机轨迹？
现有视频生成模型往往难以兼顾「运镜」与「摄影美学」的精确控制。为此，华中科技大学、南洋理工大学、商汤科技和上海人工智能实验室团队推出了 CineCtrl。作为首个统一的视频摄影控制 V2V 框架，CineCtrl 通过解耦交叉注意力机制，摆脱了多控制信号共同控制的效果耦合问题，实现了对视频相机外参轨迹与摄影效果的独立、精细、协调控制。