CNET科技资讯网 10月31日 北京消息:万圣节夜晚,12座城市,100台 smart ,100位脑洞大开的滴滴顺风车smart 车主,200场惊喜车上派对……这就是滴滴顺风车与smart 带来的“古灵精怪万圣趴”。
10月31日,北京、上海、杭州、广州、温州、南京、合肥、无锡、武汉、济南、大连、成都12座城市,打开滴滴出行客户端,进入滴滴顺风车页面,输入行程目的地并预约10月31日顺风车,即有机会免单搭乘 smart顺风车,加入这场神秘的万圣节大趴!
你会遇到什么?闹鬼事件,化装舞会,丧尸游行,甜蜜糖果,聆听鬼事,夜半歌声……你永远不知道下一辆滴滴smart顺风车上藏着什么!
创意改变城市交通,变革着人们的出行方式,滴滴顺风车和smart让有限空间释放无限可能,让随心所欲的穿行都变现,甚至让整座城市成为专属游乐场。用绝妙创意使出行更美好的滴滴顺风车,与用绝妙设计减轻城市拥堵的 smart ,正是天生一对!这个万圣节,预约滴滴顺风车,为你带来最有趣的“古灵精怪万圣趴”。
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GeoVerse融合几何潜在扩散模型与Wan2.2视频生成先验,并引入全局空间记忆机制,实现了跨视角一致、生成质量高且推理速度快的新视角合成,在多个数据集上大幅超越现有方法GLD。
本文解读TT-VidT,一种通过分离外观锚点与动作令牌、结合Diff Compression训练目标的视频自监督方法。在24种架构目标组合的受控实验中,仅TT3D与Diff Compression搭配才能进入强动作敏感区,且计算量比同类方法降低近一半。
Q&A Q1:Imprint Reader是什么? A:Imprint Reader是上海人工智能实验室团队开发的模型,通过SMaRT训练方法学会读取另一个模型冻结的权重更新,把参数层面的变化翻译成自然语言描述,判断这次更新到底注入了什么知识或诱导了什么行为习惯。 Q2:MetaEdit能做什么? A:MetaEdit能把Reader对目标行为的梯度信号迁移到原始模型上,不需要任何目标任务的训练数据,只用一句行为描述就能定向调整模型参数,已经在安全性拒绝率调节、数学推理风格转变和工具调用能力提升上验证过效果。 Q3:Imprint Reader读权重更新的准确率高吗? A:目前还不高,知识类目标的Pass@100只有2%,行为类目标是16%,说明自由生成描述的可靠性有限,但相比原始模型完全答不出来的0%基线,已经证明了权重更新的自然语言读取是可行的。
统一多模态模型能看也能画,理论上该会自我修正。本论文提出UMM-Reflection,用整条轨迹的强化学习联合训练诊断和修图能力,GenEval提升12分,且迁移到多个未训练基准,揭示RL提升的是选择可靠性而非新能力。