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生成式 3D AI 公司 VAST 最新开源:通用自动骨骼绑定框架 UniRig

VAST 是一家 AIGC 3D 大模型创业公司,近日宣布携手清华大学正式开源通用自动骨骼绑定框架 UniRig,并联合香港大学共同推出三维模型智能拆解工具 HoloPart。 UniRig 是全新的统一自动化骨骼绑定框架,它提出了一个强大的统一模型,能够为前所未有、种类繁多的 3D 模型生成高质量的绑定数据,涵盖人类、动物、复杂的幻想角色乃至无机结构。 UniRig 的核心方法是自回归预测与创新的 Tokenization,团队介绍称UniRig 预测的不是像素或文字,而是 3D 骨骼的结构——逐个关节地进行预测。这种序列化的预测过程是确保生成拓扑结构有效骨骼的关键。 而实现这一目标的关键创新是骨骼树 Tokenization(Skeleton Tree Tokenization)方法:将具有复杂关节相互依赖关系的层级化骨骼结构,表示为适合 Transformer 处理的线性序列。 VAST 团队的 Tokenization 方案高效地编码了: 关节坐标: 骨骼关节的离散化空间位置。 层级结构: 明确的父子关系,确保生成有效的树状结构。 骨骼语义: 使用特殊 Token 标识骨骼类型...

OpenAI 新的推理模型幻觉更严重

OpenAI 近日推出的 o3/o4-mini 虽然在多方面有了不小的进步,然而新模型在「幻觉」内容(虚构的内容)方面,相较于旧模型会产生更多。 在近期发布的 o3 和 o4-mini 模型的系统卡(技术报告)中,OpenAI 承认这些模型出现了比其前代模型更频繁的「幻觉」(编造不实信息)现象。 在一项衡量模型对人物知识准确性的基准测试中,o3 的幻觉率达到 33%,接近前代模型 o1 和 o3-mini 的两倍;而 o4-mini 的表现更差,幻觉率达 48%。 OpenAI 承认目前尚不完全清楚为何,并指出这可能与模型做出更多宏观陈述有关。第三方研究也印证了这一问题,包括发现 o3 有时会编造实际上无法执行的中间步骤,或者生成无效链接。 据 OpenAI 的内部测试,o3 和 o4-mini 两款新模型比 OpenAI 此前的推理模型(o1、o1-mini、o3-mini)以及传统的「非推理」模型,都更容易产生幻觉。报道还表示,更令人担忧的是连 ChatGPT 的开发人员都不知道为何会这样: OpenAI 在 o3/o4-mini 的技术报告中表示,需要更多的研究内容来了解「为什么...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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