大型多模态模型（LMMs）将不断涌现，并在争论中取代LLMs。
斯坦福大学的Mostafa Mousavi和Gregory Beroza等科学家，在研究如何使用机器学习来用单个地震台的地震数据来预测地震的震级，这对地震的早期预警系统来说非常有用。
2. 🔍 **创新方法**:通过场景参数化，将场景分解为遮挡、人物和背景三个部分，并利用神经辐射场分别建模人物和遮挡/背景，以实现对被遮挡人物的准确渲染。
炒虾机器人Mobile ALOHA的研发过程中，关键在于模仿学习算法和静态ALOHA数据的共同训练。研究人员通过50个演示让机器人学习不同的任务，从而使其具备了强大的学习能力。机器人可以连续多次完成同一个任务，即使是在训练数据中看不到的情况下，也能够进行正确的操作。这种模仿学习的方法为机器人的开发和应用提供了新的思路，使机器人在各种复杂任务中表现出色。
Paint3D 的出现标志着自动化纹理贴图生成领域的重大进展。通过精确控制纹理贴图中的内容和风格，Paint3D 可以生成高质量、多样化的纹理贴图，从而显著推进3D对象纹理化的最先进技术。更为重要的是，Paint3D 生成的纹理贴图是没有内嵌光照阴影效果的，使得生成的纹理能够被重新照明或重新编辑，直接应用于现有的渲染管线，在艺术创作、数字媒体制作和游戏内容创作等领域发挥重要作用。