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AI信息差

首个,专攻点云上下文学习自适应采样!支持点级、提示级|CVPR 2025

新智元报道 编辑:LRST 【新智元导读】MICAS是一种专为3D点云上下文学习设计的多粒度采样方法,通过任务自适应点采样和查询特定提示采样,提升模型在点云重建、去噪、配准和分割等任务中的稳健性和适应性,显著优于现有技术。 3D点云处理(PCP)涉及多种任务,如分割、去噪、配准、重建等,传统方法通常是为每个任务设计专用模型,导致过程繁杂、成本高昂。...

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硅谷活动实录 AI真正的战场在传统行业

作者_|Jessica 邮箱|_JessicaZhang@pingwest.com 当生成式 AI 的热度从实验室走向应用前线,问题也变得更加具体:AI 在传统行业到底怎么落地?门槛是否太高?它会不会只是一个“看上去很美”的概念? 上月底,GenAI Assembling 联合阿里云,在硅谷 Menlo Park 举办了一场主题为「AI is Nothin...

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RAG系统设计:揭秘语义搜索被低估的核心价值与KG驱动的架构选型策略

分享嘉宾 | 尹一峰 审校 | 李忠良 策划 | AICon 全球人工智能与开发大会 RAG 要不要做语义检索,有很多讨论,还没有定论。在 InfoQ 举办的 AICon 全球人工智能与开发大会上 Hugging FaceMachine Learning Engineer 尹一峰为我们带来了精彩专题演讲“RAG 基本范式的选择与系统设计”,深入探讨基...

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Multiverse:全球首个AI多人游戏世界模型,低成本高效率新突破!

随着人工智能技术的飞速发展,AI在游戏领域的应用越来越广泛。从简单的单机游戏到复杂的多人在线游戏,AI技术正在不断改变游戏的开发和体验方式。然而,构建一个支持多人实时互动且视角一致的游戏世界一直是AI领域的难题。直到最近,以色列团队Enigma Labs推出的开源AI多人游戏世界模型Multiverse,成功解决了这一难题,为AI驱动的游戏开发带来了新的可...

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当英伟达都开始“抱大腿”:Qwen3 凭什么成开源新霸主?

Llama 是曾经,Qwen 是现在和未来。 全球科技圈最近热闹非凡。 热闹到连造“铲子”的芯片霸主英伟达都开始发布 AI 模型了。 你可能已经听说:5 月初,英伟达正式推出并开源了名为 OpenCodeReasoning 的系列模型,其中最强的 32B 参数版本在 LiveCodeBench 测试中一鸣惊人,pass@1 得分高达 61.8%,超越了 ...

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随着大模型技术的发展——RAG技术有可能会被淘汰吗?

“ RAG技术未来并不会被淘汰,只不过会随着技术的迭代而不断升级。” 关于RAG技术有很多不同的观点,有人认为RAG技术是大模型的阶段性解决方案,最终会被淘汰;但也有人认为RAG技术仍不能被替代,其作用依然无可代替;而还有观点认为RAG技术会随着大模型技术的迭代进行升级,更多的是会形成协同发展。 而从企业的角度来说,由于RAG技术未来的不确定性,因此有些...

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Qwen3技术报告的几点细节、ArXiv论文翻译实现方案及试错历程

今天是2025年5月14日,星期三,北京,晴。 我们来看两件事: 一个是文档智能方向的一个应用,如何做一个arXiv论文翻译的工具?来看看一个研发历程,其中有些方案和坑点可供我们借鉴。 另一个是Qwen3技术报告的一些技术点,包括训练阶段的设计、混合思考模型的训练以及训练中的强化学习奖励函数。 抓住根本问题,做根因,专题化,体系化,会有更多深度思考。大家一起...

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这款投资人「看不懂」的智能硬件,年销售额已超10亿元

不被看好、却凭借自身产品力成为亿元品牌——LiberLive上演了一个“泡泡玛特”式的增长故事。 文| 王方玉** 编辑 | 苏建勋 在近期热播的恋爱真人秀《半熟恋人第四季》中,原湖南卫视主持人梁田作为女嘉宾,在节目第一期为了活跃气氛,拿出了一把有些“怪异”的吉他,和另一位男嘉宾合唱了一首梁静茹的《属于》。 梁田并不会弹吉他,她使用的是Li...

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智能手机屏幕截图作为输入,能够自主执行用户指定的任务AgentCPM-GUI,简易的代理框架Minion Agent

**关注我,记得标星⭐️不迷路哦~ ✨ 1: AgentCPM-GUI AgentCPM-GUI是由THUNLP和ModelBest联合开发的,能操作中英文App的GUI智能体模型。 AgentCPM-GUI 是一个由 THUNLP 和 ModelBest 联合开发的开源设备端大型语言模型(LLM)智能体。它基于拥有 80 亿参数的 MiniCPM-V ...

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过于牛逼!7天斩获 8.1k星!收购manus被拒,字节自研智能研究助手DeerFlow开源!

DeerFlow(Deep Exploration and Efficient Research Flow)是一个社区驱动的深度研究框架,它建立在开源社区的杰出工作基础之上。我们的目标是将语言模型与专业工具(如网络搜索、爬虫和 Python 代码执行)相结合,同时回馈使这一切成为可能的社区。 演示 视频 在此演示中,我们展示了如何使用 DeerFlow: ...

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