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360 度场景生成是计算机视觉的重要任务，主流方法主要可分为两类，一类利用图像扩散模型分别生成 360 度场景的多个视角。由于图像扩散模型缺乏场景全局结构的先验知识，这类方法无法有效生成多样的 360 度视角，导致场景内主要的目标被多次重复生成，如图 1 的床和雕塑。
未来5年内会在AI技术架构上有大的突破，Transformer会被逐步重构。15-20年内实现通用人工智能（AGI），并通过“新图灵测试”。
最近，OpenAI的一位前员工发表了一篇165页的超长博文，对AI发展的未来做出了一系列预测。文章的核心观点可以概括成一句话：人类很可能在2027年实现AGI。
Anthropic的25岁参谋长自曝因为深感AGI，未来三年自己的工作将被AI取代。她在最近的一篇文章中预言了未来即将要被淘汰的工种。难道说，Claude 3模型已经初现AGI了吗？
无需采集3D数据，也能训练出高质量的3D自动驾驶场景生成模型。
谁能想到，某天和你聊天的那个人竟是一个AI。来自TUM等研究人员提出了一种全新算法NPGA，能够生成高保真3D头像，表情逼真到让你怀疑自己的眼睛。
迈向更自然的人机交互。
未来，会发生什么？
时隔3年，清华团队的研究再次登上Nature封面。刚刚，世界首个类脑互补视觉芯片Tianmouc重磅发布，灵感来源于人类视觉系统。它能以极低带宽和功耗采集图像信息，突破了传统的视觉感知挑战，自如应对开放世界中极端场景难题。
解散Ilya的超级对齐团队之后，奥特曼再造了一个新的「安全委员会」。OpenAI称正训练离AGI更近一步的下一代前沿模型，不过在这90天评估期间，怕是看不到新模型发布了。