CVPR 2025|北大开源多模态驱动的定制化漫画生成框架DiffSensei,还有4.3万页漫画数据集
CVPR 2025|北大开源多模态驱动的定制化漫画生成框架DiffSensei,还有4.3万页漫画数据集北京大学、上海人工智能实验室、南洋理工大学联合推出 DiffSensei,首个结合多模态大语言模型(MLLM)与扩散模型的定制化漫画生成框架。该框架通过创新的掩码交叉注意力机制与文本兼容的角色适配器,实现了对多角色外观、表情、动作的精确控制
北京大学、上海人工智能实验室、南洋理工大学联合推出 DiffSensei,首个结合多模态大语言模型(MLLM)与扩散模型的定制化漫画生成框架。该框架通过创新的掩码交叉注意力机制与文本兼容的角色适配器,实现了对多角色外观、表情、动作的精确控制
当涉及到空间推理任务时,LLMs 的表现却显得力不从心。空间推理不仅要求模型理解复杂的空间关系,还需要结合地理数据和语义信息,生成准确的回答。为了突破这一瓶颈,研究人员推出了 Spatial Retrieval-Augmented Generation (Spatial-RAG)—— 一个革命性的框架,旨在增强 LLMs 在空间推理任务中的能力。
智源联手多所顶尖高校发布的多模态向量模型BGE-VL,重塑了AI检索领域的游戏规则。它凭借独创的MegaPairs合成数据技术,在图文检索、组合图像检索等多项任务中,横扫各大基准刷新SOTA。
AI催生数据标注员,文科生转型与大厂调整。
当模型复杂度增加到一定程度后,模型开始对训练数据中的噪声和异常值进行拟合,而不是仅仅学习数据中的真实模式。这导致模型在训练数据上表现得非常好,但在新的数据上表现不佳,因为新的数据中噪声和异常值的分布与训练数据不同。
新一代智能数据分析架构的开创者
本文提出了一种轨迹级别 SE (3) 等变的扩散策略(ET-SEED),通过将等变表示学习和扩散策略结合,使机器人能够在极少的示范数据下高效学习复杂操作技能,并能够泛化到不同物体姿态和环境中。
2025 年 3 月 4 日,360 智脑开源了 Light-R1-32B 模型,以及全部训练数据、代码。仅需 12 台 H800 上 6 小时即可训练完成,从没有长思维链的 Qwen2.5-32B-Instruct 出发,仅使用 7 万条数学数据训练,得到 Light-R1-32B
与3D物理环境交互、适应不同机器人形态并执行复杂任务的通用操作策略,一直是机器人领域的长期追求。
2025年2月,如果不是长期从事人口研究的中国人民大学教授李婷的公开辟谣,很多人都真诚地相信了一组数据——“中国80后累计死亡率为5.20%”。