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基于视频条件生成的手部二维与三维运动恢复

研究人员提出 JoHan,一种从视频序列中恢复手部三维运动的生成式方法。该模型不依赖逐帧姿态预测,而是联合生成时间上对齐的二维和三维手部姿态,并利用两种表示之间学到的对应关系,估计手相对于摄像机的位置和方向。该方法旨在应对遮挡和视觉信息不完整的问题,同时在保持单帧姿态精度的基础上生成更平滑的动作。作者报告称,该方法在具有挑战性的基准测试中提升了准确率和速度。

通过数据空间迭代实现少步生成

流匹配能够支持高质量生成模型的规模化训练,但采样通常需要多次网络评估。该方法不再沿概率流的固定离散时间步迭代,而是在数据空间中逐步改进预测,从而降低成本。在类别条件式 ImageNet 256 × 256 实验中,该方法优于标准离散化基线,并达到或超过通过调度搜索选出的变体,且无需针对特定调度单独训练。

GATOR:从日常图像生成式、智能体式重建三维物体

GATOR 是一种生成式智能体框架,可根据一张或多张日常图像重建带纹理的三维物体,并估计其相对于场景的位置和姿态。该方法将多视角图像、目标掩码和点图特征与文本语义引导相结合。随后,多模态智能体通过观察、编辑、渲染和复核的循环来细化几何结构与纹理。研究团队在合成物体和室内场景上的评估显示,该方法具有较高的几何与外观保真度、较高的重建效率,生成结果也适用于模拟。

一周狂揽10万星:AI逆向工程走红,但不必过度兴奋

开源项目 REA 通过 MCP 将 AI 编程智能体接入 Ghidra、IDA 等工具,使其能够分析没有源代码的应用并解释功能原理。它的迅速走红降低了逆向工程的使用门槛,但相关技术并非全新,此前已有类似集成。分析效果受代码混淆和软件保护措施影响,服务器端逻辑也无法通过这种方式检查。文章还指出法律与隐私风险:分析软件不等于复制软件;许可协议、版权规则,以及将反编译代码片段发送给外部模型服务商,都可能

模拟学生学习,改进人工智能辅导

StudentSim 是一个研究系统,用于在人工智能辅导工具接受真实学习者测试前对其进行评估和改进。该系统模拟不同个体可能如何与辅导工具互动,并提供反馈,以提升工具在国际象棋、写作和数学等领域的辅导效果。

比亚迪腾势将在欧洲推出“天神之眼”辅助驾驶系统,Z9 GT率先支持

比亚迪旗下品牌腾势在巴黎车展宣布,将在欧洲推出“天神之眼”辅助驾驶系统,首批支持车型为Z9 GT,预计明年通过OTA更新推送。计划功能包括识别红灯并停车、在环岛主动礼让、自动遵循道路限速,以及城市领航辅助驾驶(NOA)。比亚迪称,系统还可在遇到双排停车车辆或缓慢车流时自动变道,并在狭窄街道礼让行人和骑行者。目前软件开发、校准和适配工作已进入后期,之后将申请联合国R171认证。系统将检测驾驶员的视线

比亚迪与荣耀达成战略合作,支持 YOYO 远程控车和手机镜像

比亚迪与荣耀将深化手机与汽车的互联合作。计划支持通过 YOYO 语音助手远程寻车、备车,镜像手机桌面并在车内使用应用。A2A 融合将打通手机与车机语音助手,让用户可通过车内语音操控手机。双方还将围绕 AI Agent、高精度蓝牙车钥匙、渠道合作和用户权益开展合作。部分互联功能需要搭载比亚迪 DiLink 100 及以上版本的智能座舱平台。

一个模型适配不同循环次数:面向语言模型的弹性潜在递归

Elastic Latent Recurrence(ELR)是一种语言模型训练方法,通过反复运行共享的层模块来工作。推理时可以调整循环次数,以更多计算换取更高准确率。ELR旨在消除传统循环模型在单次循环时的准确率损失,使模型在相同规模和训练数据下达到与非循环模型相近的表现。在4B稠密模型和30B-A3B MoE模型的十项任务平均测试中,单次循环得分分别比对应基线低0.52分和高1.04分;四次循环

微软发布 Maia 300 AI 芯片:搭载 288GB HBM4,带宽达 18TB/s

微软发布了 AI 芯片 Maia 300,计划于 2027 年部署。该芯片采用台积电 N2P 工艺和多芯粒设计,配备独立的内存芯粒与 I/O 芯粒。微软公布的峰值算力为 FP4 13.8 PFLOPS、FP8 6.9 PFLOPS。8 组 HBM4 提供 288GB 内存,带宽达 18TB/s;SoC 额定功耗为 950W。单个机架可容纳 96 颗 Maia 300 加速器,集群规模最高可达 12