全国机场首个!上海虹桥蔚来牛屋正式开业:车主享免费休息、咖啡
蔚来汽车在上海虹桥国际机场开设了首个机场NIOHouse,今天正式开业。这是首个开在机场里的牛屋,为所有蔚来用户开设了一方清净悠然的理想休憩之所,以温馨,以陪伴,于旅途奔波之处,提供高质量的品质生活。自2017年以来,蔚来汽车已在全球建成137家NIOHouse。
港大与浙大联合研发SC-GS模型 鼠标拖拽实时可编辑3D重建
在数字资产创造和3D重建领域,香港大学CVMI实验室与3D大模型公司VAST以及浙江大学的联合研究团队提出了一项突破性成果——SC-GS模型。这一模型不仅在新视角合成领域掀起了革命性浪潮,更在动态场景的实时交互编辑方面展现了巨大潜力。他们期待在2024年看到更多基于高斯溅射技术的创新工作和探索。
港大开源OpenGraph:攻克图基础模型难题,实现多领域通用图模型
香港大学发布了OpenGraph,这是一项突破性的成果,成功攻克了图基础模型领域的三大难题。该模型通过巧妙的技术实现了零样本学习,可以适配多种下游任务。OpenGraph的问世填补了图基础模型领域的空白,为通用图模型的发展提供了新的思路和技术支持,具有广泛的应用前景。
港大开发V-IRL平台:将真实世界地图纳入虚拟环境 给AI Agent完整的一生!
港大和NYU的研究团队合作开发了一个名为V-IRL的平台,该平台将真实世界的地图、街景等丰富信息融入到虚拟环境中,为AIAgent提供了更真实和完整的生活体验。这项研究的核心在于构建一个可扩展的平台,利用地理信息和街景图像等API将AI智能体嵌入到真实城市环境中。这项研究也展示了人工智能在未来城市规划、个人助手、生活辅助工具等领域的巨大潜力,为我们进入智能体时代打下了坚实的基础。
给AI Agent完整的一生!港大NYU谢赛宁等最新智能体研究:虚拟即现实
【新智元导读】近日,来自香港大学的JihanYang和纽约大学的谢赛宁等人发表了新的成果,将真实世界的地图、街景等各种信息融入Agent所在的虚拟世界,为智能体的未来赋予了无限可能。怎样能构建更强大的AIAgent?答案是给他们一个完整真实的世界。他还与RuijiaXu、ShaoshuaiShi博士、unyuDing和ZheWang博士有着密切的合作。
港大、TikTok推新MDE模型Depth Anything 分分钟看穿纪念碑谷式错觉图像
一种名为DepthAnything的模型在社交网络上引起了广泛关注。DepthAnything是一种可以利用大规模无标注图像的单目深度估计模型,其具备强大的性能和实用性。值得期待的是,这一模型未来在实际应用中能够取得更好的效果,为各行各业带来更多的便利。
连云港连续多日出现密密麻麻的鸟类 罕见鸟群盘旋天空
连云港一位市民在1月20日和21日连续两天拍摄到了令人惊叹的景象:成群的鸟类在天空中盘旋,数量之多仿佛电影中的场景。这样的场景在当地极为罕见。这一现象不仅展现了鸟类的集群行为和社会性,也让我们对自然界的神奇和美妙有了更深的认识。
连云港连续多日出现密密麻麻的鸟类 拍摄者:从没见过
连云港一市民20日、21日拍下了鸟类密密麻麻在天空盘旋的视频,恍如电影片段。该市民表示,在当地从没见过这种场景。当遇到天敌时,鸟类也可能会出现集群行为,这是鸟类自古以来形成的一个生存习惯。
肌肉车爱好者狂喜!福特野马Dark Horse实车到港:搭载5.0L V8发动机
一组2024款福特MustangDarkHorse实车到港的照片在网上曝光。该车此前已经在2023年举办的进口博览会上正式亮相,年内将正式引入中国市场。福特MustangDarkHorse将会搭载5.0LV8发动机,基于第四代CoyoteV8发动机打造,对曲轴、活塞连杆、凸轮轴等进行了强化,拥有主动排气阀门等配置,功率500马力。
图片生成精准动态视频,阿里、港大推出新模型LivePhoto
阿里巴巴、香港大学、蚂蚁集团的研究人员提出了一种全新图片生成动态视频模型——LivePhoto。用户通过LivePhoto,可将一张静态图片快速生成高精准的动态视频。用户还可以通过简单调节运动强度的数值,自由定制视频中运动的方式。
效果超越SDXL!港中大博士生推出超真实人像合成工具,训练用了3.4亿张图
为了让AI画出的人更加逼真,港中大博士生用了3.4亿张图像专门训练画人。人物的表情、姿态,环境的空间关系、光线都能合理布局,可谓立体感十足。此外还有香港大学和南洋理工大学的学者对HyperHuman亦有贡献。
吃“有毒”数据,大模型反而更听话了!来自港科大&华为诺亚方舟实验室
大模型也学会“吃一堑,长一智”了。来自香港科技大学和华为诺亚方舟实验室的最新研究发现:相比于一味规避“有毒”数据,以毒攻毒,干脆给大模型喂点错误文本,再让模型剖析、反思出错的原因,反能够让模型真正理解“错在哪儿了”,进避免胡说八道。实验还进一步证明,通过“从错误中学习”策略获得的防御能力,不仅效果显著具有很强的泛化性,能够广泛应对同一攻击模式下的多种不同话题。