搜索
微软与UIUC合作研究StudentSim框架，基于真实学生数据训练个性化学生模拟器，具备behavioral fidelity和guidance responsiveness两项能力，在国际象棋等三个领域验证其优于现有基线，并可作为AI教师强化学习的高通量奖励信号。
过去几年，视频生成模型在清晰度、运动表现和画面质感上不断进步。输入一句文字，模型已经能够生成颇具电影感的视频。
给图像生成模型一张人物参考图，它大概率能抓住身份特征。
昨天看到了一篇论文，特别有意思，让我连夜读完了。
3D空间数据的瓶颈，从来不是算法，而是标注。
近年来，大语言模型展现出了越来越强的能力，从上下文学习（In-Context Learning, ICL）到复杂推理、代码生成，这些能力不断刷新人们对模型能力边界的认知。
扩散模型又被玩出新花样了。
大模型推理能力越来越强，但答案对了，思考过程就一定好吗？
从原始视频出发，无需人工介入，自动生成 3D 重建、深度、2D mask、3D 框、实例描述、3D grounding 和空间问答。Holi-Spatial 试图把「空间智能」的数据生产，推进到自动化、可扩展的新阶段。
机器学习已经习惯了处理序列：一句话中的词、视频中的帧、推荐系统中的点击、金融市场中的订单。但在很多真实场景里，数据并不是按固定步长排好队出现的。