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。
百度杀入 AI 视频生成赛道后,就一直加班加点卷个不停。 7 月初,百度第一次正式官宣蒸汽机 1.0 模型,以极致指令遵循能力惊艳亮相;8 月底,百度又发布全球首个中文音视频一体化模型百度蒸汽机 2.0,实现生成视频中人物口型、表情、动作的毫秒级同步。
当机器人成为各大科技展会最受瞩目的焦点,当具身智能论坛场场爆满、一票难求,我们不难发现:这个领域正在经历前所未有的关注热潮。
AI博士就业市场呈现两极分化:顶尖人才获百万年薪,但多数普通博士面临困境。他们因论文成果不足、研究方向非热门、缺乏人脉推荐、与企业需求脱节等因素,在求职中屡屡碰壁。学术评审混乱、论文内卷、产学脱节及对行业快速迭代的焦虑,进一步加剧了普通AI博士的就业压力。
GPT-5正改写科学发现的规则!一篇重磅论文揭秘,「量子版NP难题」竟被GPT-5在30分钟之内攻克了,然而这要耗费人类1-2周的时间。照这种速度发展下去,AI离完成「诺奖级」突破真的不远了。
我用ChatGPT越来越少了,即使他有记忆的情况下,我还是非常非常的不喜欢GPT-5。 因为在很多话题的质量上,现在跟Gemini 2.5 Pro相比,几乎就是一坨。 但是作为一个自媒体博主,为了有时
我想聊个反向操作:咱们普通人,如何用有限的资源,轻松驯服一个 AI 模型,让它变成我们专属的垂直领域小能手?主角,就是最近华为刚刚开源的一个大小仅为 1B 的模型 openPangu-Embedded-1B,它不仅全面领先同规格模型,甚至与更大规模的 Qwen3-1.7B 也难分伯仲。
据多位知情人士透露,xAI不仅突然裁员,更有多位创始团队核心成员和关键高管相继离职。甚至,上任xAI的首席财务官CFO只干了3个月,选择离职走人。这场「离职潮」的背后,据称源于对公司发展方向的严重分歧、对马斯克不稳定管理风格的失望,以及对能否真正追赶上OpenAI等竞争对手的日益增长的悲观情绪。
来自上海交通大学计算机学院、西蒙菲莎大学、清华大学、中国人民大学的合作团队,带来基于树形框架的智能表格问答系统(ST-Raptor),其不仅能精准捕捉表格中的复杂布局,还能自动生成表格操作指令,并一步步执行这些操作流程,最终准确回答用户提出的问题 —— 就像给 Excel 装上了一个会思考的 “AI 大脑”。
OpenAI被曝在用户不知情下,强制将GPT-4、GPT-5等模型路由至两款低算力敏感模型「gpt-5-chat-safety」与「gpt-5-a-t-mini」,导致回复被过滤或替换,引发用户对选择权和付费权益的质疑。该现象已在社交媒体广泛验证。