Cosmos3 Super
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3 天有情绪数据
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NVIDIA 发布用于物理AI的Cosmos3基础模型
NVIDIA 发布了其Cosmos3基础模型平台，旨在加速物理AI应用的开发。该平台包含多个全模态世界模型，能够根据文本、图像和视频等各种输入生成视频、图像、音频和动作指令。这些模型将用于机器人、自动驾驶和智能空间环境，并有专门针对机器人控制和生成逼真视觉内容等任务的版本。
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Sand.ai 为视频AI融资超1亿美元，目标是世界模型
视频生成模型和产品公司Sand.ai已获得超过1亿美元的融资。该公司成立于2024年1月，专注于自回归视频生成，并探索了视听同步和MoE架构。Sand.ai计划在2026年第三季度发布一款利用MoE架构的新视频生成模型，旨在实现高效推理和大参数规模，并承诺将其开源。创始人曹岳认为，视频是实现世界模型的关键路径，强调原始观测数据比人类定义的更重要。
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新代理原生框架加速AI视频生成
研究人员开发了Sol Video Inference Engine，一个旨在加速扩散模型视频生成的新型框架。这个代理原生、无需训练的系统通过动态组合五种关键技术来优化性能：缓存、稀疏注意力、令牌修剪、量化和内核融合。通过针对特定模型、硬件和推理配置定制这些方法，Sol实现了超过2倍的速度提升，同时保持了生成质量，这一点在三种不同的视频模型上得到了证明。
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新算法TASKER改进视频理解和代理任务
研究人员开发了TASKER，一种新颖的关键帧提取算法，旨在提高视频问答（VideoQA）和视频引导代理任务的性能。该算法在一个新论文中进行了详细介绍，它联合考虑任务相关性和场景动态性来识别信息帧。还引入了一个新的基准VG-GUIBench，用于评估多模态大语言模型（MLLMs）遵循视频教程和完成GUI交互任务的能力，证明了TASKER的有效性。
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Cosmos3 Super 模型展现出潜力，用户建议“Anima 时刻”
Reddit 的 r/StableDiffusion 社区的一位用户正在讨论 Cosmos3 Super 模型的前景，并建议它应该获得与“Anima 时刻”类似的认可。用户指出，虽然 Anima 基于 Cosmos2 Predict 并且备受赞誉，但 Cosmos3 Super 在某些基准测试中似乎表现更优。然而，文本编码器与核心 DiT 模型集成方面存在一个技术挑战，这可能会使其分离和进一步开发变得复杂。