
2021世界移动通信大会(MWC)·上海展现场,顺着Nreal投融资副总裁呼显龙的手势方向,我们看到了“世界上唯一量产的混合现实眼镜”。主打“开创性”混合现实眼镜形态,Nreal近年来可谓MR(混合现实)领域一匹黑马,风头正劲。所谓“开创性”,即与以往头盔形态的产品不同,Nreal的眼镜产品都主张机身轻巧时尚,再加上空间计算和多传感器融合,让虚拟呈像和真实世界实现了高度准确及逼真的交互。
此次展区,Nreal围绕合作伙伴韩国通信运营商LG U+、日本通信运营商KDDI和欧洲最大电信运营商德国电信(DT),分别设置了LG U+体验区、KDDI体验区、DT体验区、沙盘体验区、互动体验区和空间视频体验区等6大区域,向参展观众展示Nreal及各大运营商的MR落地成果。
VR陀螺分别进行了体验,LG U+体验区以虚拟偶像为主,展示了虚拟舞台、全息表演;KDDI体验区以艺术欣赏为主,带给观众音乐可视化体验;DT体验区则以足球、篮球等体育项目展示了MR在体育赛事中的突出能力;互动和沙盘体验区则是以互动性为主,展示Nreal与全球开发者共同合作的成果。
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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。