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Kolja Bauer
Kolja Bauer
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Apple 研究人员发布新任务以测试 AI 模型中的视觉概念推断能力
Apple 机器学习研究部门推出了一项名为“从图像集中推断视觉概念”（VICIS）的新任务，旨在评估视觉-语言模型从图像集中推断共享概念的能力。当前最先进的模型在此方面存在困难，常常无法泛化或默认输出有偏见的结果。研究人员提出了一种新颖的训练框架和架构，用于从图像集中推断视觉概念并提取概念特定的嵌入，在合成和大规模数据集上展示了更高的准确性和多样性。
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Learning Long-Term Motion Embeddings for Efficient Kinematics Generation
Apple的研究人员开发了一种生成逼真人体运动的新颖方法，显著提高了运动学生成的效率。他们的方法包括从大量的轨迹数据中学习压缩的运动嵌入，从而使条件流匹配模型能够根据文本提示或空间线索生成运动序列。该技术实现了64倍的时间压缩因子，在生成逼真且有目标导向的运动方面优于现有的视频模型和专用方法。