LeCun谢赛宁等研究人员通过新模型Web-SSL验证了SSL在多模态任务中的潜力，证明其在扩展模型和数据规模后，能媲美甚至超越CLIP。这项研究为无语言监督的视觉预训练开辟新方向，并计划开源模型以推动社区探索。
基于当前观察，预测铰链物体的的运动，尤其是 part-level 级别的运动，是实现世界模型的关键一步。
来自UIUC等大学的华人团队，从LLM的基础机制出发，揭示、预测并减少幻觉！通过实验，研究人员揭示了LLM的知识如何相互影响，总结了幻觉的对数线性定律。更可预测、更可控的语言模型正在成为现实。
近年来，视频生成技术在动作真实性方面取得了显著进展，但在角色驱动的叙事生成这一关键任务上仍存在不足，限制了其在自动化影视制作与动画创作中的应用潜力。
Llama 4本该是AI圈的焦点，却成了大型翻车现场。开源首日，全网实测代码能力崩盘。更让人震惊的是，模型训练测试集被曝作弊，内部员工直接请辞。
动作捕捉，刚刚发生了革命。
当前搜索AI市场面临着一个显著的断层：Perplexity的Sonar Reasoning Pro和OpenAI的GPT-4o Search Preview等专有解决方案与开源替代品之间存在巨大差距。这些封闭式系统虽然表现优异，但却限制了透明度、创新和创业自由。作为一名正在开发Agent产品的工程师，你是否曾经渴望拥有一个功能强大且完全开放的搜索框架？
想象一下，一座生机勃勃的 3D 城市在你眼前瞬间成型 —— 没有漫长的计算，没有庞大的存储需求，只有极速的生成和惊人的细节。
近年来，大语言模型（LLM）的性能提升逐渐从训练时规模扩展转向推理阶段的优化，这一趋势催生了「测试时扩展（test-time scaling）」的研究热潮。
语言是离散的，所以适合用自回归模型来生成；而图像是连续的，所以适合用扩散模型来生成。在生成模型发展早期，这种刻板印象广泛存在于很多研究者的脑海中。
