研究团队提出了一种考虑遮挡的场景参数化方法，将整个场景分解为遮挡、人物和背景三个部分。此外，我们设计了广泛的客观函数，以帮助强化人物与遮挡、背景的分离，并确保对人物模型的完整性。我们通过在野外视频上进行实验证明了我们方法的有效性。
站长之家（ChinaZ.com）1月4日 消息:斯坦福华人团队开发的炒虾机器人Mobile ALOHA成为了全网的热议话题。这个机器人能够炒菜、洗碗等各种复杂任务，仅用50个演示就能够让机器人始终如一地完成一项任务。
然而，解决大模型的幻觉问题并不容易。一般情况下，当检索不到相关信息或知识库中没有相关信息时，大模型会产生幻觉来填补空白。为了解决这个问题，WikiChat通过汇总和过滤检索到的信息，而不是直接生成响应。同时，研究人员还教导了LLM理解时间背景，以及在必要时让系统说「我不知道」。
6️⃣ Sweep AI 🧹
站长之家（ChinaZ.com）1月4日 消息:Meta在解决其产品和广告系统中涉及的人工智能调试挑战方面取得了新突破，推出了一款名为HawkEye的生成式AI调试工具。随着人工智能成为Meta产品的核心，调试问题需要跨团队进行大量协调，而HawkEye的目标是通过引入分支决策系统简化这一流程，迅速识别和解决异常问题。