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。
今天是 OpenAI Responses API 上线一周年。OpenAI 又出来抖猛料了！
本文提出一种具有 SE(p) 不变传输性质的度量 SEINT：通过构造无需训练的 SE(p) 不变表示，将高维结构信息压缩为可用于 Optimal Transport (OT) 对齐的一维表征，从而在保持不变性与严格度量性质的同时显著提升效率。
随着无需向云端发送敏感数据、以隐私为先的企业级人工智能需求日益增长，SpotDraft 已从高通风险投资公司获得 800 万美元战略 B 轮扩展融资，以扩展其面向受监管法律工作流程的端侧合同审评技术。
今天，首个在国产芯片上完成全程训练的SOTA（最佳水平）多模态模型开源。这是智谱联合华为开源的图像生成模型GLM-Image。从数据到训练的全流程，该模型完全基于昇腾Atlas 800T A2设备和昇思MindSpore AI框架完成构建。
在AI席卷各行各业的今天，体育圈的“智能化”走到哪一步了？
他们的歌迷最近却发现了一支名为 「King Lizard Wizard」 的假乐队。上传的歌曲标题、歌词都逐字照搬 King Gizzard 的原作，甚至连歌曲名称都一模一样（比如冒牌乐队的《Rattlesnake》直接盗用原曲名和歌词）。用户在 Spotify 搜索 「King Gizzard」 时，会发现乐队已弃用的官方账号，
当前，视频生成模型性能正在快速提升，尤其是基于Transformer架构的DiT模型，在视频生成领域的表现已经逐渐接近真实拍摄效果。然而，这些扩散模型也面临一个共同的瓶颈：推理时间长、算力成本高、生成速度难以提升。随着视频生成长度持续增加、分辨率不断提高，这个瓶颈正在成为影响视频创作体验的主要障碍之一。
在视觉处理任务中，Vision Transformers（ViTs）已发展成为主流架构。然而，近期研究表明，ViT 模型的密集特征中会出现部分与局部语义不一致的伪影（artifact），进而削弱模型在精细定位类任务中的性能表现。因此，如何在不耗费大量计算资源的前提下，保留 ViT 模型预训练核心信息并消除密集特征中的伪影？
在多模态智能浪潮中，视觉语言模型（Vision-Language Models, VLM）已成为连接视觉理解与语言生成的核心引擎。从图像描述、视觉问答到 AI 教育和交互系统，它们让机器能够「看懂世界、说人话」。
