Focus of Labour’s coastal ‘mission’ revealed
政府充实了结束东北部和两个沿海地区“邮政编码彩票”结果的愿景劳工焦点后报道的沿海“使命”首次出现在学校周上。
Velox: Learning Representations of 4D Geometry and Appearance
我们引入了一个用于学习 4D 对象的潜在表示的框架，该表示是描述性的，忠实地捕获对象的几何形状和外观；压缩，有助于提高下游效率；并且易于访问，需要最少的输入（即非结构化动态点云）来构建。具体来说，Velox 训练编码器将时空颜色点云压缩为一组动态形状标记。这些标记使用两个互补的解码器进行监督：一个 4D 表面解码器，它对捕获几何形状的时变表面分布进行建模；和高斯解码器......
Large-Scale High-Quality 3D Gaussian Head Reconstruction from Multi-View Captures
我们提出了 HeadsUp，这是一种可扩展的前馈方法，用于从大规模多相机设置重建高质量 3D 高斯头部。我们的方法采用高效的编码器-解码器架构，将输入视图压缩为紧凑的潜在表示。然后，该潜在表示被解码为一组锚定到中性头部模板的 UV 参数化 3D 高斯函数。这种 UV 表示将 3D 高斯的数量与输入图像的数量和分辨率解耦，从而能够使用许多高分辨率输入视图进行训练。我们在......上训练和评估我们的模型
Adaptive Parallel Reasoning: The Next Paradigm in Efficient Inference Scaling
自适应并行推理概述。如果推理模型可以自行决定何时分解和并行化独立子任务、生成多少个并发线程以及如何根据当前问题协调它们，会怎样？我们对并行推理领域的最新进展进行了详细分析，特别是自适应并行推理。披露：这篇文章部分是景观调查，部分是自适应并行推理的视角。作者之一 (Tony Lian) 共同领导了 ThreadWeaver (Lian et al., 2025)，这是下面讨论的方法之一。作者旨在以自己的方式呈现每种方法。 动机 除了数据和参数缩放之外，LLM 推理能力的最新进展很大程度上是由推理时间缩放驱动的（OpenAI 等人，2024 年；DeepSeek-AI 等人，2025 年）。显式输
What Matters in Practical Learned Image Compression
学习编解码器相对于硬编码的传统编解码器的主要区别之一是它们能够直接优化以吸引人类视觉系统。尽管有这种潜力，但一种可感知且实用的图像编解码器尚未被提出。在这项工作中，我们的目标是缩小这一差距。我们对控制实际学习图像编解码器设计的关键建模选择进行了全面的研究，并针对感知质量和运行时间进行了联合优化 - 包括在消融中的几种新技术。然后我们执行性能感知神经......
The Organization Is the Bottleneck
每个人都在采用人工智能编码工具。工程师编写代码的速度比以往任何时候都快。但组织实际上能够更快地交付价值吗？这并不明显。我撰写了《实现微服务成功》，重点关注工程支持、护栏、自动化测试、主动所有权和轻触治理。我不知道人工智能编码代理会来，但它变成了 [...]
Agent-guided workflows to accelerate model customization in Amazon SageMaker AI
Amazon SageMaker AI 现在提供的代理体验改变了这一点。开发人员使用自然语言描述他们的用例，AI 编码代理简化了整个过程，从用例定义和数据准备到技术选择、评估和部署。在这篇文章中，我们将引导您使用 SageMaker AI 代理技能完成模型自定义生命周期。
