1毫秒级,最快的人体动作捕捉服!开源715万帧数据集| CVPR'26
1毫秒级,最快的人体动作捕捉服!开源715万帧数据集| CVPR'26全球首个1毫秒级人体动作捕捉系统FlashCap,通过闪烁LED与事件相机结合,实现1000Hz超高帧率捕捉。无需昂贵设备或强光环境,低成本穿戴服即可精准捕捉极速动作。团队同步开源715万帧的FlashMotion数据集与多模态模型ResPose,显著提升运动分析精度,推动体育、VR与机器人领域迈向高动态智能新阶段。
全球首个1毫秒级人体动作捕捉系统FlashCap,通过闪烁LED与事件相机结合,实现1000Hz超高帧率捕捉。无需昂贵设备或强光环境,低成本穿戴服即可精准捕捉极速动作。团队同步开源715万帧的FlashMotion数据集与多模态模型ResPose,显著提升运动分析精度,推动体育、VR与机器人领域迈向高动态智能新阶段。
昨日凌晨,谷歌正式推出其最高质量的音频和语音模型——实时语音模型Gemini 3.1 Flash Live,并在Gemini App、Search Live以及Google AI Studio中同步开放,其中后者以预览版本向开发者提供。
京东云直接把小龙虾搬上云端,单周用户暴涨300%。
Dash0 已在一轮由Balderton Capital 领投的融资中筹集了 1.1 亿美元,估值达到 10 亿美元,以将其用于检测软件系统问题的监控平台拓展至美国全境。
所有用英伟达Blackwell B200的人,都在花冤枉钱??
NUS、ZJU、UW、Stanford、CUHK 联合提出 「ThinkMorph」,主张让文字与图像在统一架构里「原生协作」、「共同演化」,而不是像当下大多数多模态模型那样,看完图像就闭上眼睛,后续完全靠文字链条推进。仅用 2.4 万条数据微调 7B 统一模型,视觉推理平均提升 34.74%,多项任务比肩甚至超越 GPT-4o 和 Gemini 2.5 Flash。
3月6日,腾讯混元发布了一篇名为“HY-WU (Part I): An Extensible Functional Neural Memory Framework and An Instantiation in Text-Guided Image Editing”的技术报告。提出了一种崭新的功能性记忆(functional neural memory)范式(weight unleashing),
近日,深度学习领域重要底层优化技术 FlashAttention 迎来大版本更新。FlashAttention 核心作者、普林斯顿大学助理教授 Tri Dao 表示,在 Blackwell GPU 上,即使瓶颈截然不同,注意力机制的执行速度现在也几乎与矩阵乘法一样快了!
深夜,两大科技巨头谷歌和 OpenAI 硬刚起来,相继推出了新版本大模型,分别是 Gemini 3.1 Flash-Lite、GPT‑5.3 Instant。
一句话总结:社区里困扰了多年的一个 “玄学” 现象终于被拆解清楚了:在 BF16 等低精度训练里,FlashAttention 不是随机出 bug,而是会在特定条件下触发有方向的数值偏置,借助注意力中涌现的相似低秩更新方向被持续放大,最终把权重谱范数和激活推到失控,导致 loss 突然爆炸。论文还给出一个几乎不改模型、只在 safe softmax 里做的极小修改,实测能显著稳定训练。