北京时间6月24日上午消息,谷歌周二宣布了一场名为“狂欢作乐”(Paint the Town)的比赛,邀请艺术家们绘制画作,获胜作品不仅会展示在谷歌无人驾驶汽车的原型产品和谷歌网站上,还将在下月举行的社区活动上展出。
谷歌将选出10幅优胜作品展示在原型车上。所有胜出的艺术家还有机会乘坐这些无人驾驶汽车原型产品。
根据谷歌的比赛要求,参赛者至少要年满13周岁,而且要在7月11日至8月30日之间提交实体和数字格式的作品。他们还必须用不到100个单词解释自己的作品,而且要符合谷歌的主题:“我们的社区,我们的邻居。”不过,作品本身不能包含文字。
谷歌将于7月11日在加州山景城音乐和艺术社区学校举行社区活动。
谷歌2009年启动无人驾驶汽车项目,最早在加州的高速公路上测试丰田普锐斯。2012年,该公司开始使用雷克萨斯RX 450h SUV车型测试。谷歌本月早些时候宣布,该公司的无人驾驶汽车已经自主行驶了100多万英里。
好文章,需要你的鼓励
这篇论文提出一种插件式2D动作接口,让已训练好的3D运动语言模型无需修改或微调即可直接理解2D姿态输入。实验证明2D输入效果媲美3D输入,且在真实视频场景下配合专门的降噪适配器,2D方案比3D姿态估计更省算力、更实用,为动作理解模型的现实部署提供了新路径。
研究团队让8种AI智能体独立完成100项真实科研任务,深度剖析800份研究轨迹后发现,即便是最强模型,也普遍存在"发现问题却不修正"的现象,背后根源指向AI缺乏检验自身产出、主动纠错的元认知能力。
WorldRover是一套面向可探索世界建模的合成视频数据引擎,基于虚幻引擎构建,能让同一段探索轨迹在保持路线与场景一致的前提下,重新渲染为多种视角和外观状态,并同步提供深度、光流、长程点追踪等丰富标注,最终发布WorldRover-10M数据集,含2190万帧、202.7小时视频。
这篇论文指出,现有多目标强化学习训练大模型时存在"一刀切"分配优化精力的问题,提出SA-MRPO方法,根据每个奖励目标的饱和程度动态调整其权重,在数学推理、自适应推理、代码生成等任务上均取得优于现有方法GDPO的效果。