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细节直逼亚毫米级!港科广分层建模突破3D人体生成|CVPR 2025

MultiGO团队 投稿 量子位 | 公众号 QbitAI 从人体单图变身高保真3D模型,不知道伤害了多少程序猿头发的行业难题,竟然被港科广团队一招破解了! 团队最新提出的MultiGO创新方案,借助分层建模思路——将人体分解为不同精度层级,从基础体型到衣物褶皱逐级细化。 这有点像在搭乐高积木:先大模块构建整体轮廓,再用小零件补充细节,最后再处理材质纹理...

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速递|Meta文件公开: 生成式AI收入可至万亿美元,2025年AI预算破10亿美元

图片来源:Unsplash 根据上周解封的文件,Meta 去年预测其生成式 AI 产品在 2025 年将带来 20 亿至 30 亿美元收入,到 2035 年这一数字将介于 4600 亿至 1.4 万亿美元之间。 这些由起诉Meta 的图书作者律师提交的文件,指控该公司未经授权使用其作品训练 AI,但未具体说明 Meta 如何定义“生成式 AI 产品”。...

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AI引爆全球失业潮,美国大学生毕业即失业!全球大厂联手裁员上万

新智元报道 编辑:Aeneas 定慧 【新智元导读】现在,AI已经彻底引爆了全球失业潮,多邻国裁员只是多米诺骨牌的第一张而已。外媒统计发现,全球五家大企业已经因为AI裁员了上万人。更有统计数据显示,最近美国大学毕业生的失业率异常之高,已经达到了5.8%! 不开玩笑,AI带来的全球失业潮,是真的来了! 从前,这种呼声只是零星从某些人嘴里被预言,但现在...

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速递|英伟达称中国AI能力卓越,反驳Anthropic编造“龙虾走私”荒诞剧无意义

图片来源:Anthropic Anthropic 于上周进一步强化了对美国商务部“人工智能扩散框架”的支持,该框架将从 5 月 15 日起实施全面的 AI 芯片出口限制。 次日,英伟达对即将实施的管控措施给出了截然不同的回应,英伟达对Anthropic 支持芯片出口管制措施提出异议。 英伟达发言人向CNBC 表示:“美国企业应专注于创新并迎接挑战,而非...

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AI「自我复制」能力曝光!RepliBench警示:大模型正在学会伪造身份

新智元报道 编辑:定慧 【新智元导读】科幻中AI自我复制失控场景,正成为现实世界严肃的研究课题。英国AISI推出RepliBench基准,分解并评估AI自主复制所需的四大核心能力。测试显示,当前AI尚不具备完全自主复制能力,但在获取资源等子任务上已展现显著进展。 想象一种失控的、具有自我复制能力的数字生命体,需要多久占领地球? 从《2001太空漫游...

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苹果提出原生多模态Scaling Law!早融合+MoE,性能飙升秘密武器

新智元报道 编辑:英智 【新智元导读】研究揭示早融合架构在低计算预算下表现更优,训练效率更高。混合专家(MoE)技术让模型动态适应不同模态,显著提升性能,堪称多模态模型的秘密武器。 如今,打造强大的多模态模型是AI领域的重要目标。 一种常用方法是把单独预训练好的模型组合起来,比如把训练好的视觉编码器连接到LLM的输入层,再进行多模态训练。 然而,单...

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名校硕士AI造假面试现场“社死”!差点蒙混过关,因一个基本错误被识破,面试官:软件圈很小,好自为之

作者 | Eric Lu 译者 | 核子可乐 策划 | 褚杏娟 Kapwing 联合创始人 Eric Lu 近期发文讲述了在面试一位应聘 L3 软件工程师职位的面试者时,当场抓包面试者用 AI 造假的经历。他用“我职业生涯中最离奇的视频通”来形容这次面试。 Kapwing 是一家创意软件公司,用户通过一套基于浏览器的工具能够在任何设备上制作视频,获得...

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无需标注数据!清华TTRL让AI自学正确率飙升159%,数学题秒变送分题

在人工智能领域,尤其是大规模语言模型(LLMs)的发展中,数据标注一直是制约模型性能提升的重要因素。传统的强化学习方法依赖于明确的奖励信号,而在实际应用中,尤其是推理阶段,往往无法获取这些信号。为了解决这一问题,清华大学和上海人工智能实验室的研究团队提出了一种创新方法——测试时强化学习(Test-Time Reinforcement Learning,TT...

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AI 寒武纪?马斯克 Grok 3.5 跑分图疑似曝光,网红爆料:前所未有的震撼!

那个拥有“钞”能力的男人 —— 马斯克,又要出来搞事了。 根据马斯克本人在 X 上的预告,Grok 3.5 模型的早鸟版本(Early Beta)将在本周正式上线,首批仅限 SuperGrok 订阅用户使用,也就是每月 30 美元那个订阅计划。 帖子一经发出,瞬间引起网友热议。 毕竟,距离 2 月 17 日发布的 Grok 3 也仅仅过去了 2 个半月。 ...

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大模型微调、强化数据合成开源代表项目解析及DeepSeek-R1发布100天后的复刻总结

今天是2025年5月5日,星期一,北京,晴。 我们来看两个问题,一个是对DeepSeek-R1进行总结,DeepSeek-R1发布100天后,我们学到了什么?看看有哪些数据集,微调或者强化学习方式是怎么做的?又有哪些启发可以关注?抛开效果不讲,从技术经验角度上,我们应该关注什么。 第二个,我们来看看数据合成的工作,目前大模型微调数据、强化学习数据都可以进行合...

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