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Muses
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新的MUSES基准旨在检索生成性科学论文
研究人员推出MUSES，这是一个旨在改进科学发现中影响力文献检索的新基准。与专注于相关性和流行度的现有系统不同，MUSES旨在识别对未来工作具有生成性的论文，即使它们不太为人所知。该基准包含一百万个实例，并按论文熟悉度和功能轴（如修辞溯源和作者认可溯源）进行构建。初步实验表明，随着任务从一般引文转向更具体的作者认可，检索性能显著下降，凸显了识别真正学术渊源的挑战。
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Muses 无需训练即可生成奇幻 3D 生物
研究人员开发了 Muses，这是一种无需任何训练数据即可生成 3D 奇幻生物的新颖方法。该方法利用 3D 骨架来指导各种元素的组合和生成，确保了连贯的结构和外观。Muses 将设计、组合和生成整合到一个统一的流程中，首先通过图约束推理过程创建结构良好的骨架，然后在潜在空间中进行基于体素的组装，最后进行外观建模以实现风格一致的纹理。该方法在视觉保真度和与文本描述的匹配度方面均表现出最先进的性能。