浙江大学和吉利汽车研究院联合团队提出的FreeTimeGS是一种创新的动态3D场景重建方法。不同于传统方法，它允许高斯基元在任意时空位置自由出现，并赋予每个基元运动功能，使其能够随时间移动到相邻区域。研究通过4D正…详细

计算机视觉3D场景重建高斯基元表示

这篇研究介绍了"对角线批处理"技术，该技术解决了循环记忆Transformer模型在处理长文本时的并行计算瓶颈。通过重新编排计算顺序，研究团队实现了在不破坏依赖关系的情况下进行并行计算，使LLaMA-1B模型处理长文本的速…详细

人工智能深度学习长上下文处理

BEVCALIB是一种利用鸟瞰图表示实现激光雷达与相机校准的创新方法，由南加州大学和加州大学河滨分校的研究团队开发。该方法将不同传感器数据转换到共享的BEV空间，并通过几何引导的特征选择实现高精度校准。在KITTI和…详细

自动驾驶传感器校准鸟瞰图表示

博尔扎诺自由大学研究团队开发的PATS技术通过保留完整运动片段代替随机抽取视频帧，显著提升了AI评估体育技能的能力。该方法在EgoExo4D基准测试中表现出色，攀岩评估准确率提高26.22%，音乐提高2.39%，篮球提高1.13%…详细

人工智能视频分析体育技能评估

谷歌CEO皮查伊在AI竞赛低谷期坚持"信号降噪"原则，顶住压力加倍投入，最终带领谷歌凭借Gemini系列重夺领先。他坚信AI将超越火与电的革命性影响，通过递归自我改进极大降低创意实现门槛，这场"创造力民主化"浪潮或将解…详细

李飞飞的World Labs以"空间智能"重新定义AI，专注3D物理世界理解，4个月估值飙至10亿美元，获科技巨头集体押注。她揭示语言无法编码物理世界，而DNA双螺旋等突破性发现都源于三维空间的深度认知。…详细

上海交大研究团队开发的VideoREPA是一种突破性的视频生成框架，通过令牌关系蒸馏技术将视频理解模型中的物理知识转移到文本到视频（T2V）扩散模型中。与传统方法不同，VideoREPA关注空间和时间关系的对齐，使生成的视…详细

人工智能视频生成物理模拟

浙江大学和莫纳什大学研究团队开发了PM-Loss，一种用于改进前馈式3D高斯分布渲染的新型正则化损失函数。研究针对深度图在物体边界处的不连续性问题，通过预训练Transformer模型预测的点图提供几何先验知识，实现了更…详细

3D重建深度学习计算机视觉

阿里巴巴和同济实验室联合推出的Qwen3 Embedding系列模型在文本嵌入和重排技术上取得突破性进展。这套模型基于Qwen3大语言模型构建，采用多阶段训练策略，结合大规模合成数据和高质量监督数据，实现了在MTEB多语言、…详细

大语言模型文本嵌入检索增强生成

清华大学研究团队在多模态大语言模型(MLLMs)中发现了一个惊人现象：只有不到5%的注意力头负责视觉理解，称为"视觉头"。基于此，他们开发了SparseMM优化策略，针对视觉头和非视觉头分配不同的计算资源，实现了模型推理…详细

人工智能多模态大语言模型深度学习

香港中文大学（深圳）和上海交通大学的研究团队开发了StreamBP，这是一种用于大语言模型长序列训练的内存高效反向传播方法。通过沿序列维度线性分解链式法则，StreamBP显著减少了存储激活值所需的内存，使最大序列长…详细

大语言模型反向传播技术内存优化算法

香港中文大学多媒体实验室开发的MINT-CoT是一种创新方法，能让AI在数学视觉推理中实现精确的"视觉交织"。这项技术通过引入特殊的"交织令牌"，使模型能够在推理过程中自动选择关注任意形状的相关图像区域，而非仅限于…详细

人工智能数学视觉推理多模态学习

这项研究介绍了EOC-Bench，一个创新基准测试，专门评估多模态大语言模型在第一人称视角场景中对物体的认知能力。研究团队从三个时间维度（过去、现在和未来）构建了3,277个问答对，涵盖11个细粒度评估维度，创新性地…详细

多模态大语言模型第一人称视觉物体认知基准测试