香港大学归档

多模态模型具备“物理推理能力”了吗？新基准揭示：表现最好的GPT-o4 mini也远不及人类！

下午11时 2025/05/27 作者量子位

香港大学和密歇根大学的研究人员发布首个专门面向多模态大模型物理推理能力的大规模基准测试PhyX，评估结果表明表现最好的GPT-o4 mini准确率仅为45.8%，远不及人类水平。

DanceGRPO：首个统一视觉生成的强化学习框架

下午11时 2025/05/14 作者机器之心

本文介绍了一种名为 DanceGRPO 的强化学习框架，在视觉生成任务中实现了统一优化。该方法通过 GRPO 策略在 Diffusion 和 Rectified Flow 模型上进行了测试，并覆盖了文本到图像、视频等多种任务，展示了其在不同基础模型上的有效性及对多种奖励模型的适应性。

细节厘米级还原、实时渲染，MTGS方法突破自动驾驶场景重建瓶颈

下午4时 2025/04/02 作者机器之心

上海创智学院联合香港大学提出MTGS方法，通过多轨迹数据融合解决高精度仿真难题，提升感知相似度23.5%，深度误差降低46.3%。

零代码打造个人AI助手！AutoAgent：Manus和Deep Research的开源版方案！

上午8时 2025/04/02 作者开源星探

一款完全自动化、零代码的 LLM 智能体框架 AutoAgent 由香港大学 HKUDS 团队开发并开源，目标是让 AI 开发无门槛。它支持三种使用模式和两种交互模式，内置向量数据库强化 AI 记忆能力。适用于智能搜索、数据分析、信息处理等场景，用户只需用日常语言描述需求即可生成智能助手。

CVPR 2025 比高斯更灵活！港大&VAST提出DRK：新型径向核泼溅

下午11时 2025/03/31 作者极市干货

香港大学和VAST研究团队提出DRK，一种新型的三维场景表示方法，通过创新的核函数设计解决三维高斯在形状灵活性、边界控制和渲染排序方面的不足。

CVPR 2025 比高斯更灵活！港大、VAST提出DRK：新型径向核泼溅

下午4时 2025/03/31 作者 PaperWeekly

在3D场景重建与表示领域，三维高斯由于其内在的核表示缺乏灵活度，在形状灵活性、边界控制以及排序方式上存在挑战。研究团队提出了一种创新的核函数——Deformable Radial Kernel Splatting (DRK)，用于三维场景表示，能够使用更少的核数量实现高质量渲染，并具备不同的参数调整其形状、曲率和锐化度等特性。