近期,虚拟社交软件VRChat中上线了一座虚拟博物馆。这座博物馆收纳了从2000年左右至今,数百个中文互联网上流行的梗,名为“中文梗博物馆”。
据馆长B站UP主“四迹”介绍,“中文梗博物馆”免费向所有用户开放,用户只需要在VRChat搜索名称,点击进入即可。整个博物馆被分成了七个展区,游客只要顺着路线参观,就能完整游历整座博物馆。博物馆的入口、展馆分布、内部装潢设计、乃至各个主题展区中的藏品展示都和现实中的博物馆几乎无异。
我们的科技留言板“有意见”如下
@现象:元宇宙的野心,我想用马斯克最近说的一句话就是让全世界人都,“活在上面。” 你可以逛博物馆、可以谈恋爱、可以上班,可以摸鱼,可以干你想干的任何事……但其核心就是争夺流量的入口。流量永远是稀缺的、注意力永远是稀缺的。
@华强萨日朗:梗可以是笑话,可以是讽刺,可以是一种态度,没有永远有热度的梗,但永远有梗被津津乐道。中国梗博物馆不仅仅是一个内容UP主的创作,更是中国互联网流行发展史,是严肃的艺术。在博物馆中奔跑,那是我逝去的青春。
@黑咕隆咚:“中文梗博物馆”又给我们来了一波“回忆杀“,人的记忆会逐渐衰退,但VR可以唤醒我们的记忆。目前国内的VR和国外还是有一定差距,在硬件、内容上需要更加努力,未来国内VR行业会不会弯道超车呢?
好文章,需要你的鼓励
这项研究提出了ORV(占用中心机器人视频生成)框架,利用4D语义占用作为中间表示来生成高质量的机器人操作视频。与传统方法相比,ORV能提供更精确的语义和几何指导,实现更高的时间一致性和控制精度。该框架还支持多视角视频生成(ORV-MV)和模拟到真实的转换(ORV-S2R),有效弥合了虚拟与现实之间的差距。实验结果表明,ORV在多个数据集上的表现始终优于现有方法,为机器人学习和模拟提供了强大工具。
这项研究由Writer公司团队开发的"反思、重试、奖励"机制,通过强化学习教导大型语言模型生成更有效的自我反思内容。当模型回答错误时,它会生成反思并二次尝试,若成功则奖励反思过程。实验表明,该方法在函数调用和数学方程解题上带来显著提升,最高分别改善18.1%和34.7%。令人惊讶的是,经训练的小模型甚至超越了同家族10倍大的模型,且几乎不存在灾难性遗忘问题。这种自我改进技术为资源受限环境下的AI应用开辟了新方向。
FuseLIP是一项突破性研究,提出了通过早期融合离散标记实现多模态嵌入的新方法。与传统CLIP模型使用独立编码器不同,FuseLIP采用单一编码器同时处理图像和文本标记,实现了更自然的模态交互。研究证明,这种早期融合方法在多种多模态任务上表现优异,特别是在需要理解图像结构而非仅语义内容的任务上。研究还开发了创新的数据集和评估任务,为多模态嵌入研究提供了宝贵资源。
ByteDance与浙江大学合作开发的MERIT是首个专为多语言多条件语义检索设计的基准数据集,包含320,000条跨5种语言的查询和135,000个产品。研究发现现有模型在处理多条件查询时过度关注全局语义而忽略特定条件元素,为此提出CORAL框架,通过嵌入重建和对比学习相结合的方式,使检索性能提升45.9%。这项研究不仅识别了现有方法的关键局限性,还为多条件交错语义检索领域的未来研究奠定了基础。