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近日，清华大学智能产业研究院（AIR）与加州大学伯克利分校（BAIR）团队合作提出了一种全新的预测范式 ODEWorld，其建立在连续的“物理时间流”（Physical-Time Flow, PT-Flow）之上。与传统方法直接预测下一帧是什么不同，ODEWorld 试图学习的是：世界究竟怎样从当前状态连续地变化到未来状态。
谢集，浙江大学竺可桢学院大四学生，于加州大学伯克利分校（BAIR）进行访问，研究方向为统一多模态理解生成大模型。第二作者为加州大学伯克利分校的 Trevor Darrell，第三作者为华盛顿大学的 Luke Zettlemoyer，通讯作者是 XuDong Wang, Meta GenAl Research Scientist、
2024年，伯克利人工智能研究中心（BAIR）率先提出了一个新概念——复合人工智能系统（Compound AI Systems，简称CAIS）。这个看似简单的术语背后，蕴含着AI系统架构的根本性改变：不再依赖单一LLM的"超级大脑"，而是构建多组件协同的"智能生态系统"。
来自伯克利人工智能研究（BAIR）实验室的研究人员开源深度学习模型 InstructPix2Pix，它可以遵循人类指令来编辑图像。InstructPix2Pix 在合成数据上进行训练，表现优于基线 AI 图像编辑模型。