Ludwig-Maximilians-Universität München
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2 天有情绪数据
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新科学揭示昼夜节律不仅仅是“早起鸟”或“夜猫子”
昼夜节律，通常被理解为“早起鸟”或“夜猫子”，是一种决定睡眠偏好和最佳表现时间的生物特征。然而，这种二元分类忽略了个体内在时钟的关键维度。研究人员已确定至少另外两个因素：振幅，描述了全天能量波动的剧烈程度；以及稳健性，衡量了个体系统抵抗熬夜或时区变化等干扰的能力。理解这三个维度——时间、振幅和稳健性——可以更详细、更准确地描绘个体的昼夜节律，超越简单的标签，从而更好地指导日常生活和身心健康。
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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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AI模型在2026年世界杯足球赛中预测准确性接受测试
研究人员正在测试包括GPT、Claude和Gemini在内的主要AI模型的预测能力，并将其与2026年国际足联世界杯比赛进行对比。该项目涉及科隆大学、帕德博恩大学和慕尼黑大学的学者，旨在对这些模型在体育分析方面的表现进行基准测试。预测将在每场比赛前记录，实时结果和排行榜可在llm-soccerarena.com上查看。
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AI项目ProtAl通过主动学习加速蛋白质发现
Software Campus项目ProtAl正在利用AI加速蛋白质的发现和工程化。该计划将主动学习与蛋白质语言模型相结合，以探索新方法。ProtAl的一个关键重点是确保其蛋白质工程平台的透明度和用户友好性。
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AI专家敦促关注颠覆性AI应用
AI专家Björn Ommer认为，当前人工智能的应用过于侧重于渐进式改进，而非根本性变革。他强调需要赋能个人理解如何利用AI创造全新的可能性，而不是仅仅让现有任务稍微更快或更好。Ommer建议，特别是年轻一代，认为AI的潜在危害大于益处。
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视频AI从视觉质量转向运动控制和理解
视频AI的最新进展正将焦点从生成视觉上吸引人的帧转移到理解和控制运动和物理学的底层动力学。CVPR 2026上展示的研究强调了编辑视频运动的方法，例如通过将运动表示为可编辑点或3D轨迹来操纵物体轨迹和相机运动。其他创新包括使用3D形状先验从单个图像生成一致的轨道视频，以及开发基于反馈迭代改进视频生成的自改进代理。高效地对视频数据进行分词和学习长期运动嵌入也是更强大的视频模型的关键发展领域。
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Ted Underwood在慕尼黑LMU讨论人工智能作为文化技术
Ted Underwood将于5月11日发表题为“人工智能作为一种文化技术”的讲座。本次活动由慕尼黑LMU主办，将提供线上和线下两种参与方式。本次讲座是更广泛系列活动的一部分，该系列活动探讨人工智能在图书行业、文学和文学研究中的作用。
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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。