摆脱编码器依赖!Encoder-free 3D多模态大模型,性能超越13B现有SOTA 上海AI Lab港中文等团队新作

无编码器3D LMM通过混合语义损失和层次几何聚合策略提升了对3D物体的理解,不仅克服了点云分辨率变化和嵌入语义差异的局限性,在Objaverse基准测试中性能优于现有SOTA模型。

语音合成也遵循Scaling Law,太乙真人“原声放送”讲解论文 港科大等开源

Llasa团队分享了他们基于Transformer的语音合成模型的研究成果,该模型展示了通过扩展计算资源来提高语音合成效果的能力。研究揭示了训练时间和推理时间扩展对性能的影响,并开源了代码和权重以供其他研究人员参考。

机器人8小时速成物流分拣员!Figure-02大规模上岗只用30天

Figure的机器人通过改进后的Helix系统和视觉自体感觉模型,仅用30天便完成了从汽车工厂到物流中心的工作转型。技术升级让Figure走进工厂的速度更快了,该公司创始人表示未来四年将交付10万台人形机器人,并预计2025年成为机器人量产的关键之年。

何恺明开辟分形图像生成新范式!计算效率提高4000倍,首次实现高分辨率逐像素生成

何恺明团队提出分形生成模型Fractal Generative Models,通过递归调用原子生成模块实现逐像素高分辨率图像生成。该模型从数据中学习递归法则,展示在材料、蛋白质等非序列数据建模中的潜力,并已开源代码。