科研进展-北京大学人工智能研究院

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人工智能研究院朱毅鑫团队及其合作者在人物-场景交互动作生成方面取得重要进展

近日，北京大学人工智能研究院朱毅鑫助理教授团队与北京通用人工智能研究院黄思远研究员团队联合在CVPR2024会议上发表了题为“Scaling Up Dynamic Human-Scene Interaction Modeling”的论文。该研究聚焦于人与场景交互的动作生成问题，在建模、方法和训练数据方面均有创新贡献。作者们提出了一种使用自回归条件扩散模型的动作生成框架，实现了丰富、真实且无长度限制的人体动作生成。通过引入一种局部场景表征方法，高效地将场...

2024-07-15

北京大学团队“AI+人文”跨学科研究取得标志性成果

由北京大学人工智能研究院支持、北京大学数字人文研究中心研究并设计、北京大学王选计算机研究所参与研发的有关定量文化分析系统的研究论文登上Nature旗下唯一人文社科期刊Humanities and Social Sciences Communications。该项研究的发表与介绍核心算法的研究论文在该刊的发表相距不到一年。两篇论文的详细信息如下：Evol project: a comprehensive online platform for quantitative analysis of ancient literature Jun Wan...

2024-03-25

北京大学杨耀东课题组在基于认知推理的具身智能可泛化灵巧操作技术研究上取得进展

近日，由北京大学杨耀东课题组牵头，朱毅鑫课题组、董豪课题组及王鹤课题组作为核心骨干参与的“基于认知推理的具身智能可泛化灵巧操作技术研究”课题在北京市科委、中关村管委会进行验收工作，并通过项目综合绩效考核。图1.多样化的灵巧手操作方式和被操作物体在当前全球化的大背景下，机器人技术已经逐渐成为自动化工业制造、医疗手术和家居服务等多个领域的核心技术之一，特别是在灵巧操纵方面。灵巧操纵的本质是为机器人赋...

2024-03-17

人工智能研究院李萌课题组提出高效隐私计算新范式，协同优化神经网络架构与隐私推理…

以深度学习为代表的人工智能正广泛应用于各行各业。由于深度神经网络的参数量和计算量巨大，现有深度学习服务往往部署于云端，并依赖用户直接上传明文数据使用，存在严峻的数据泄露隐患。因此，在深度学习推理过程中保护数据和模型隐私至关重要。然而现有的隐私推理方案面临着巨大通信开销，如何有效降低通信量成为了一个亟待解决的问题。北京大学人工智能研究院李萌课题组通过协同优化神经网络架构和隐私推理协议，将隐私推理...

2024-01-02

人工智能研究院朱松纯、朱毅鑫团队在可理解和解释直觉物理违反预期现象的研究方面取…

北京大学人工智能研究院朱松纯教授、朱毅鑫助理教授及团队，与北京通用人工智能研究院张驰研究员联合在ICCV 2023会议上发表论文，题为“X-VoE: Measuring eXplanatory Violation ofExpectation in Physical Events”。该研究的核心目标是构建能够类似人类般理解和解释物理“魔术”现象的智能体，尤其是在某些元素被遮挡或不可见的情境中。通过这项研究，团队不仅提出了一种全新的评估方法，以衡量智能体对物理常识的理解和解释...

2023-12-21

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