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通过视觉信息识别、理解人群的行为是视频监测、交互机器人、自动驾驶等领域的关键技术之一，但获取大规模的人群行为标注数据成为了相关研究的发展瓶颈。如今，合成数据集正成为一种新兴的，用于替代现实世界数据的方法，但已有研究中的合成数据集主要聚焦于人体姿态与形状的估计。它们往往只提供单个人物的合成动画视频，而这并不适用于人群的视频识别任务。
无需采集3D数据，也能训练出高质量的3D自动驾驶场景生成模型。
在当今数字化时代，3D 资产在元宇宙的建构、数字孪生的实现以及虚拟现实和增强现实的应用中扮演着重要角色，促进了技术创新和用户体验的提升。
在LLM能力突飞猛进的当下，所有研究者似乎都在关注数据、算力、算法等模型开发的各个方面，但OpenAI研究员Jason Wei最近发布的一篇博客文章提醒我们，模型评估的工作同样非常重要。如何开发出优秀的评估测试，对AI能力的发展方向至关重要。
一直以来，UC伯克利团队的LMSYS大模型排行榜，深受AI圈欢迎。如今，最有实力的全新大模型排行榜SEAL诞生，得到AI大佬的转发。它最大的特点是在私有数据上，由专家严格评估，并随时间不断更新数据集和模型。
高质量图像编辑的方法有很多，但都很难准确表达出真实的物理世界。 那么，Edit the World试试。
搜集了328×204条数据，只为让机器人把开门这一件事做到极致。
把169861个生物物种数据装进大模型，大模型竟get到了生物中心法则的奥秘——
创意为王的营销领域被AI爆改到什么程度了？
通过提示查询生成模块和任务感知适配器，大一统框架VimTS在不同任务间实现更好的协同作用，显著提升了模型的泛化能力。该方法在多个跨域基准测试中表现优异，尤其在视频级跨域自适应方面，仅使用图像数据就实现了比现有端到端视频识别方法更高的性能。