斯坦福大学推出的IKEA Video Manuals数据集，通过4D对齐组装视频和说明书，为AI理解和执行复杂空间任务提供了新的挑战和研究基准，让机器人或AR眼镜指导家具组装不再是梦。
近年来，文本到图像扩散模型为图像合成树立了新标准，现在模型可根据文本提示生成高质量、多样化的图像。然而，尽管这些模型从文本生成图像的效果令人印象深刻，但它们往往无法提供精确的控制、可编辑性和一致性 —— 而这些特性对于实际应用至关重要。
斯坦福吴佳俊团队，给机器人设计了一套组装宜家家具的视频教程！
Ai2和华盛顿大学联合Meta、CMU、斯坦福等机构发布了最新的OpenScholar系统，使用检索增强的方法帮助科学家进行文献搜索和文献综述工作，而且做到了数据、代码、模型权重的全方位开源。
在人工智能领域，大语言模型（LLM）的向量嵌入能力一直被视为处理文本数据的利器。然而，斯坦福大学和Google DeepMind的研究团队带来了一个颠覆性发现：LLM的向量嵌入能力可以有效应用于回归任务。
Jiaming Song详细介绍了Diffusion模型在视觉生成领域的前沿研究，强调其在提升生成视觉模型质量中的关键作用。他分享了自己从斯坦福大学的博士研究到加入NVIDIA和Luma AI的历程，展示了如何将贝叶斯非参数模型的知识应用到生成式AI中，推动了视觉模型在生成质量和速度上的显著提升。
近日，来自斯坦福、MIT等机构的研究人员推出了低秩线性转换方法，让传统注意力无缝转移到线性注意力，仅需0.2%的参数更新即可恢复精度，405B大模型两天搞定！
哈佛斯坦福MIT等机构首次提出「精度感知」scaling law，揭示了精度、参数规模、数据量之间的统一关系。数据量增加，模型对量化精度要求随之提高，这预示着AI领域低精度加速的时代即将结束！
本期我们邀请到了 Hedra 的联合创始人兼 CEO Michael。他曾在斯坦福大学攻读博士学位，由吴教授和李飞飞教授共同指导，专注于物理世界建模与具身智能的交叉研究。在 NVIDIA 的 Omniverse 团队实习期间，他参与了 Omni-Gibson 的研究，对模拟物理与真实感表现系统的结合有深入探索，同时对电影、电视剧和动画等娱乐行业充满热情。
从文字生成三维世界的场景有多难？
