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视频模型为何难以完成“从1数到10”这一任务?

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目前的人工智能技术已经能够掌握电影中的视觉语言规则,但在理解和遵循现实世界的物理法则方面还存在不足。作者|汤一涛最近一个月内,Seedance 2.0 的表现引起了广泛关注。好莱坞各公司纷纷发表声明,并且迪士尼的法律团队也向字节跳动发送了律师函。然而,当要求它生成一段男人从1数到10并用手指展示每个数字的视频时,它的缺陷就暴露无遗了。即使是专业的演员也很难分辨这是瑞安·雷诺兹还是本·斯蒂勒。好莱坞

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何恺明团队推出GeoPT,开创性预训练方法使模型自主学习真实物理法则

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静态3D资产缺乏动力学信息,而真实物理标签又过于昂贵——物理仿真如何实现规模扩展?何恺明团队的最新论文GeoPT提出了一种新的解决方案。GeoPT创新性地引入了合成动力学(Synthetic Dynamics),将静态几何数据提升到动态空间中,使模型能够从无标签数据中学习粒子轨迹变化,并理解物理现象的本质。在相同精度条件下,GeoPT可以显著减少60%的物理仿真所需的数据量。我们现在来看看具体是如

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何恺明团队推出GeoPT,开创性预训练方法助力模型自主学习真实物理法则

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静态3D资产缺乏动力学信息,而真实物理标签的成本又极高—— 物理仿真的扩展性该如何实现? 何恺明团队的最新研究提出了一种新的解决方案GeoPT—— GeoPT创新地引入了合成动力学(Synthetic Dynamics),将静态几何提升至动态空间,使模型能在无标签数据中通过学习粒子轨迹演化来获取物理直觉。 在同等精度条件下,GeoPT最多可以减少60%的物理仿真数据需求。 接下来让我们进一步

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