西安光机所最新科研成果发布！
近日，记者从中国科学院西安光机所获悉：该所光谱成像技术研究室研究员王荃团队在计算机视觉领域的零样本异常检测领域取得新进展。他们提出的新方法能在不依赖海量异常样本标注数据的情况下，实现对复杂场景中微小异常的精准检测与定位。
一个模型搞定元素周期表常见元素：分子模拟模型最高省90%数据
在各类数据集上的迁移学习结果表明，该模型能大幅降低新场景对数据的依赖，甚至在特定条件下能省去90%的数据。
头号玩家照进现实，NTU发布世界模型交互新范式，攻克主动操作难题
这就是所有基于 2D 手部 mask 方法的致命伤——训练时看到的是残缺的手，推理时却收到完整的手，分布直接错配。
Arm的关键一战
但在2018年二月公布代号为ProjectTrillium的机器学习计划，2019年10月发布包括Ethos N77/N57/N37，并于日前发布全新的Ethos U55 NPU之后，这家IP巨头的AI布局开始逐渐浮出水面。
中国大模型简史01：模型越做越大，却没人知道它该变成什么
模型越来越便宜以后，当然会有人做开放生态、做Agent，再把AI带进真正的工作。Transformer、BERT及《Scaling Laws for Neural Language Models》等原始论文。
中科院：科学家利用“数据+知识+AI”实现新靶标药物虚拟筛选
封面新闻记者 赵雨笙6月18日，封面新闻记者从中国科学院获悉，该院上海药物研究所郑明月课题组近日在《自然-机器智能》上发表研究论文，利用“数据+知识+AI”实现新靶标药物虚拟筛选。
AI产品经理必懂的ResNet残差网络的核心逻辑
ResNet通过残差连接的创新设计，彻底解决了深层神经网络的训练难题，成为AI产品落地的核心引擎。从人脸识别到自动驾驶，这款经典架构正在重塑视觉AI的产品边界。本文将带你由浅入深理解ResNet的技术原理与产品价值，掌握与技术团队协作的关键对话框架。当然，也可以叫残差网络。
无需昂贵设备，单目方案生成超逼真3D头像，清华＆IDEA新研究入选CVPR2025
在数字人、虚拟主播、AR/VR等场景快速发展背景下，如何高效生成真实、可动、可重光照的3D头像成为关键。
浙大团队推出首个统一多模态上下文学习框架UniICL：真正学会“举一反三”
来源：市场资讯（来源：网易科技）投稿作者：浙江大学 April团队给多模态大模型多看几道例题，它就一定能答得更好吗？答案可能恰恰相反。在 UniICL-Bench 上，有模型在感知类理解任务中的平均分从 zero-shot 的 54.8，一路跌到 8-shot 的 6.9。