刚刚，信息检索领域的国际顶会SIGIR 2024，公布了最终获奖结果。在所有获奖名单中，来自清华计算机系的团队们斩获了两大奖项——时间检验奖、最佳论文奖，实至名归！
随便一张立绘都能生成游戏角色，任意IP快速三维化有新招了！
近日，硅基流动完成总金额近亿元人民币的天使+轮融资，投资方包括智谱AI、360 和水木清华校友基金；创始人兼CEO袁进辉是清华计算机系博士，此前曾创立一流科技。
随着人工智能和大型模型技术的迅猛发展，检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）已成为大型语言模型生成文本的一种主要范式。
谷歌的Gemma 2刚刚发布，清华和北航的两名博士生就已经成功推出了指令微调版本，显著增强了Gemma 2 9B/27B模型的中文通用对话、角色扮演、数学、工具使用等能力。
2018年夏天，夏立雪提交了他在清华大学电子工程系的博士论文。时间往前推5年，他的导师汪玉刚刚成为副教授，有了带博士的资格，于是夏立雪成为了汪玉的第一位博士生，进入了NICS-EFC实验室，这个实验室专注于做一件事：
月之暗面和清华KVCache.ai团队的最新论文，首次揭秘了Kimi背后的推理架构！ 要知道Kimi是国产大模型的当红炸子鸡，火到可以说从来没缺过流量，甚至还经常出现过载。
本文将为大家介绍CVPR 2024 Highlight的论文LangSplat: 3D Language Gaussian Splatting（三维语义高斯泼溅）。LangSplat在开放文本目标定位和语义分割任务上达到SOTA性能。在1440×1080分辨率的图像上，查询速度比之前的SOTA方法LERF快了199倍。代码已开源。
面对层出不穷的个性化图像生成技术，一个新问题摆在眼前：缺乏统一标准来衡量这些生成的图片是否符合人们的喜好。对此，来自清华、西交大、伊利诺伊厄巴纳-香槟分校、中科院、旷视的研究人员共同推出了一项新基准DreamBench++。
近日，清华大学与密歇根大学联合提出的自动驾驶汽车安全性「稀疏度灾难」问题，发表在了顶刊《Nature Communications》上。研究指出，安全攸关事件的稀疏性导致深度学习模型训练难度大增，提出了密集学习、模型泛化改进和车路协同等技术路线以应对挑战。
