3D重建和视图合成是计算机视觉，图形和沉浸式技术（例如增强现实（AR），虚拟现实（VR）和数字双胞胎）中的基本问题。传统方法依赖于复杂链中计算密集的迭代优化，从而限制了它们在现实情况下的适用性。在深度学习的驱动下，进食方法的最新进展通过实现快速且可推广的3D重建并查看合成来彻底改变了这一领域 ...
人工智能生成的内容（AIGC）目前是一个受欢迎的研究领域。在其各个分支机构中，歌曲的产生引起了人们日益增长的兴趣。尽管有很多可用的歌曲，但有效的数据准备仍然是一个重大挑战 ...
我们介绍了Llama-Nemotron系列模型，这是一个开放的异构推理模型家族，可提供出色的推理能力，推理效率和企业使用的开放许可。这个家庭有三种尺寸 - 纳米（8b），Super（49b）和Ultra（253b） - 并与最先进的推理模型（例如DeepSeek-R1）一起竞争，同时提供了出色的推理吞吐量和记忆效率。在本报告中，我们讨论了这些模型的培训程序，这些模型需要使用Llama 3模型的神经 ...
图像到视频生成的方法已获得令人印象深刻的，可真实的质量。但是，调整生成视频中的特定元素，例如对象运动或摄像机运动，通常是一个乏味的反复试验过程，例如 ...
具有可验证奖励（RLVR）的增强学习在增强LLM推理能力方面取得了成功，但仍限于无需工具集成的单转交互。尽管最近使用工具使用（ARLT）方法来解决多转弯工具相互作用，但现有的工作开发了特定于任务的代码库，而这些代码群已经出现了，这些方法已经遭受了碎片的损失，同步执行瓶颈和范围内的可扩展性有限。这些效率低下阻碍了更广泛的社区采用和算法创新 ...
3DGS是一种在新型视图综合领域中的新兴且日益流行的技术。它高度现实的渲染质量和实时渲染功能使其对各种应用都有希望。但是，当应用于大规模航空城市场景时，3DGS方法遭受了诸如过度记忆消耗，缓慢的训练时间，延长分区过程以及由于数据量增加而导致的质量降低质量的显着降解 ...
本文介绍了Microrca-Agent，这是一种基于大语言模型代理的微服务根本原因分析的创新解决方案，该解决方案构建了具有多峰数据融合的智能故障根源原因定位系统。技术创新体现在三个关键方面：首先，我们将预训练的排水记录解析算法与多层数据滤波机制相结合，以有效地将大量的日志压缩为高质量的故障特征。其次，我们采用一种双重异常检测方法，将隔离森林无监督的学习算法与状态代码验证相结合，以实现全面的痕量异常 ...
我们提出了对标准重新系统体系结构的简单修改-L2在特征空间上的归一化 - 它在先前提出的深层确定性不确定性（DDU）基准上显着改善了分布外（OOD）的性能。我们表明，这种变化还引起了早期神经崩溃（NC），这与更好的OOD性能有关。我们的方法在基准的一小部分训练时间中实现了可比或优越的OOD检测得分和分类精度 ...
