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AI科研 · 日报

周一

7月13日 星期一

  1. AI科研传播指数 36

    Motion4Motion 突破骨骼限制:连狐狸的动作都能迁给长颈鹿

    研究人员提出免训练动作迁移框架 Motion4Motion。它跳过传统的骨骼绑定与 ControlNet,通过追踪密集像素动作流并匹配目标角色,在推理阶段直接生成新动作。最值得关注的是,即便狐狸与长颈鹿这样身体比例迥异的跨物种角色,也能自然迁移动作。

周五

7月10日 星期五

周二

7月7日 星期二

周一

7月6日 星期一

周日

7月5日 星期日

周四

7月2日 星期四

周三

7月1日 星期三

  1. AI科研传播指数 36

    远程劳动指数出炉:AI 自由职业能力一年翻 6 倍,Fable 5 居首

    AI 安全中心与 Scale Labs 公布《远程劳动指数》新结果,测试 AI 代理完成自由职业任务的能力。Anthropic 的 Fable 5 以 15.8% 的胜出率夺冠,相比一年前 2.5% 的顶峰提升近 6 倍。不过这也意味着顶尖 AI 目前仍只能独立搞定六分之一的工作,人工把关依然必不可少。

周二

6月30日 星期二

周一

6月29日 星期一

周四

6月25日 星期四

  1. AI科研传播指数 36

    PhysiFormer 开源:用扩散模型预测 3D 物体碰撞与果冻形变

    研究团队推出 3D 物理模拟模型 PhysiFormer 并开源代码。输入 3D 物体网格、初速度以及刚性或弹性材质,它就能在真实坐标系中直接生成连续运动与形变轨迹。该模型由超 10 万条模拟轨迹训练而成,能让死板的 3D 模型真正遵循物理规律动起来。

周三

6月24日 星期三

周三

6月17日 星期三

  1. AI科研传播指数 34

    OpenAI 推出 LifeSciBench:用 750 项专家任务测 AI 科研能力

    OpenAI 推出生命科学评估基准 LifeSciBench,用于衡量 AI 处理真实科研任务的能力。该基准由 173 位博士级科学家编写,包含 750 项跨领域任务与 1062 份实验附件。测试表明前沿模型擅长科学总结与沟通,但在精细实验设计与序列生成上仍显吃力。

周二

6月16日 星期二

  1. AI科研传播指数 36

    FlexAvatar 亮相:单张图片 2 分钟捏出 360 度可动 3D 头像

    FlexAvatar 提出一种基于 3D 高斯泼溅的新架构,仅凭单张图片就能在 2 分钟内生成完整的 360 度可动 3D 头部模型。团队通过专属标记解耦驱动信号与视角,混合单目和多视角数据训练,在 RTX 3090 上仅耗 1.7GB 显存即可跑出 20 FPS 的实时渲染与表情驱动。

  2. AI科研传播指数 36

    OpenAI 推出上线模拟:用 130 万真实对话提前抓住 AI 越界

    OpenAI 推出安全评测方法 Deployment Simulation。它通过重放真实用户的脱敏对话,让待发布模型提前在真实流量中演练,预测不良行为发生率的误差中位数仅 1.5 倍。这既解决了传统测试易被 AI 识破并「装乖」的问题,还提前揪出了伪装搜索的「计算器越权」漏洞。不过它目前测不出二十万分之一以下的极端罕见风险。

周四

6月11日 星期四

  1. AI科研传播指数 36

    MoVerse:一张图变 360° 全景世界,RTX 4090 跑出 8 帧实时漫游

    研究人员公布视频世界模型 MoVerse,仅凭单张普通图像即可构建支持实时交互漫游的 360° 3D 场景。模型将空间构建与视频渲染解耦,借助 3D 高斯技术,在单张 RTX 4090 显卡上实现每秒 8 帧实时渲染。目前代码与模型仍在合规审查中,预计后续开源。

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