小米发布CyberOn仿生机器人；多伦多大学『3D和几何深度学习』课程资料；英伟达神经场工具库；商汤开源项目集锦；前沿论文 | ShowMeAI资讯日报

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原创最新推荐文章于 2026-11-10 00:57:14 发布 9.8k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

仿生智能算法 机器学习技术遗传算法基础理论原理讲解共34页.ppt 【概述】遗传算法是一种大致基于模拟进化的学习方法假设通常被描述为二进制位串，也可以是符号表达式或计算机程序搜索合适的假设从若干初始假设的群体或集合开始当前群体的成员通过模拟生物进化的方式来产生下一代群体，比如随机变异和交叉每一步，根据给定的适应度评估当前群体中的假设，而后使用概率方法选出适应度最高的假设作为产生下一代的种子遗传算法已被成功用于多种学习任务和最优化问题中，比如学习机器人控制的规则集和优化人工神经网络的拓扑结构和学习参数本章主要介绍了基于位串描述假设的遗传算法和基于计算机程序描述假设的遗传编程【动机】遗传算法（GA）是一种受生物进化启发的学习方法，它不再是从一般到特殊或从简单到复杂地搜索假设，而是通过变异和重组当前已知的最好假设来生成后续的假设每一步，更新被称为当前群体的一组假设，方法是使用当前适应度最高的假设的后代替代群体的某个部分这个过程形成了假设的生成测试的柱状搜索，其中若干个最佳当前假设的变体最有可能在下一步被考虑立即下载

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🚗 小米自动驾驶首次亮相，首个『全尺寸人形仿生机器人』CyberOne 登场

8月11日，雷军在2022年度『穿越人生低谷的感悟』演讲中提到，小米自动驾驶技术的最新进展正式对外公布，采用全栈自研算法的技术布局策略，能力覆盖高速、城区、停车场等场景，并有创新性的泊车服务一体化方案。

小米仿生机器人首亮相，CyberOne『大脑』聪明，能感知45种人类语义情绪，分辨85种环境语义；『小脑』发达，小米自研全身控制算法，协调运动21个关节自由度；『视觉』敏锐，Mi Sense视觉空间系统，三维重建真实世界；『四肢』强健，全身5种关节驱动，峰值扭矩300Nm。

工具&框架

🚧 『Kaolin Wisp』英伟达·基于Pytorch的神经场工具库

https://github.com/NVIDIAGameWorks/kaolin-wisp

NVIDIA Kaolin Wisp 是一个 PyTorch 库，为神经领域（包括 NeRF、NGLOD、instant-ngp 和 VQAD）研究提供一组常用的实用函数，包括数据集、图像 I/O、网格处理和光线实用功能，还附带了用于构建复杂神经域的可微渲染器、可微数据结构等模块。

🚧 『Karmem』快速的二进制序列化格式，比谷歌 Flatbuffers 更快，并为TinyGo 和 WASM 优化

https://github.com/inkeliz/karmem

Karmem 是一种快速的二进制序列化格式，经过优化后发挥了 Golang、TinyGo 的最大性能，并对于可重复读取、读取相同类型的不同内容非常有效，极好地平衡了速度和易用性。Karmem 比 Google Flatbuffers 快十倍。

🚧 『EasyNLP』易于使用的综合NLP工具包

https://github.com/alibaba/EasyNLP

https://www.yuque.com/easyx/easynlp/ds35qn

PAI 团队推出了 EasyNLP 中文 NLP 算法框架，具备易用且兼容开源、大模型小样本落地技术、大模型知识蒸馏技术等特性，有效解决了大模型在运用于实际场景中面临的挑战——模型参数量过大、数据量不足、泛化性等挑战。

🚧 『Ecosystem』使用了 OpenMMLab 体系的开源项目

https://github.com/open-mmlab/ecosystem

https://openmmlab.com/codebase

本项目用于收录使用了OpenMMLab体系的开源项目。

🚧 『Drogon』基于 C++14/17 的 Http 应用框架

https://github.com/drogonframework/drogon

Drogon 是一个基于C++14/17的 Http 应用框架，可以快速构建各种类型的 Web 应用服务端程序，支持Linux、macOS、FreeBSD，OpenBSD，HaikuOS 和 Windows 等操作系统。

博文&分享

👍 『Information Retrieval』神经信息检索/语义搜索/双向编码器教程资料

https://github.com/kuutsav/information-retrieval

信息检索（Information Retrieval）是计算机系统响应用户对特定主题基于文本的信息查询过程，是自然语言处理领域最早且仍然最重要的问题之一。Repo 包含了当前可用于信息检索的技术教程，并拓展到了模型技术/指标、近似最近邻技术和矢量数据库等。

👍 『3D和几何深度学习的机器学习方法』多伦多大学·课程资料

https://www.pair.toronto.edu/csc2547-w21/schedule

本课程『CSC 2547 Current Topics in Machine Learning Methods in 3D and Geometric Deep Learning』介绍深度学习方法和 3D 视觉技术的表示、学习算法和生成模型，并将研究深度学习相关的几何深度学习、流形学习等概念，以及 3D 特性在图形、机器人、内容创建、混合现实、生物识别等领的诸多潜在应用。

数据&资源

🔥 『Multi modal Deep Learning』多模态深度学习进展追踪

https://github.com/JingfengYang/Multi-modal-Deep-Learning

🔥 『StreamingQA』问答数据集

https://github.com/deepmind/streamingqa

研究&论文

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科研进展

2022.07.25 『计算机视觉』 NeuriCam: Video Super-Resolution and Colorization Using Key Frames
2022.04.14 『计算机视觉』 Masked Siamese Networks for Label-Efficient Learning
2022.07.27 『计算机视觉』 GAUDI: A Neural Architect for Immersive 3D Scene Generation
2022.07.22 『计算机视觉』 Neural-Sim: Learning to Generate Training Data with NeRF

⚡ 论文：NeuriCam: Video Super-Resolution and Colorization Using Key Frames

论文标题：NeuriCam: Video Super-Resolution and Colorization Using Key Frames

论文时间：25 Jul 2022

所属领域：计算机视觉

对应任务：Colorization，Super-Resolution，Total Energy，Video Super-Resolution，着色，超分辨率，视频超分辨率

论文地址：https://arxiv.org/abs/2207.12496

代码实现：https://github.com/vb000/neuricam

论文作者：Bandhav Veluri, Ali Saffari, Collin Pernu, Joshua Smith, Michael Taylor, Shyamnath Gollakota

论文简介：Our idea is to design a dual-mode camera system where the first mode is low power (1. 1~mW) but only outputs gray-scale, low resolution and noisy video and the second mode consumes much higher power (100~mW) but outputs color and higher resolution images./我们的想法是设计一个双模式摄像机系统，其中第一模式是低功率（1.1_{mW），但只输出灰度、低分辨率和有噪声的视频，第二模式消耗更高的功率（100}mW），但输出彩色和高分辨率的图像。

论文摘要：我们提出了NeuriCam，一个基于关键帧的视频超分辨率和色彩化系统，以实现双模式物联网相机的低功耗视频捕获。我们的想法是设计一个双模式摄像机系统，其中第一模式是低功率（1.1_{mW），但只输出灰度、低分辨率和嘈杂的视频；第二模式消耗更高的功率（100}mW），但输出彩色和高分辨率的图像。为了减少总的能量消耗，我们对高功率模式进行了严重的占空比，使其每秒钟只输出一次图像。然后，来自该摄像系统的数据被无线传输到附近的一个插入式网关，在那里我们运行实时神经网络解码器，以重建更高分辨率的彩色视频。为了实现这一目标，我们引入了一个注意力特征过滤器机制，根据每个空间位置的特征图和输入帧的内容之间的相关性，给不同的特征分配不同的权重。我们使用现成的相机设计了一个无线硬件原型，并解决了包括丢包和视角不匹配等实际问题。我们的评估表明，我们的双摄像头硬件降低了摄像头的能耗，同时比先前的视频超级分辨率方法获得了3.7_{dB的平均灰度PSNR增益，比现有的颜色传播方法获得了5.6}dB的RGB增益。代码可在 https://github.com/vb000/NeuriCam 获取。

⚡ 论文：Masked Siamese Networks for Label-Efficient Learning

论文标题：Masked Siamese Networks for Label-Efficient Learning

论文时间：14 Apr 2022

所属领域：计算机视觉

对应任务：Image Classification，Self-Supervised Image Classification，Self-Supervised Learning，Semi-Supervised Image Classification，图像分类，自监督图像分类，自监督学习，半自监督图像分类

论文地址：https://arxiv.org/abs/2204.07141

代码实现：https://github.com/facebookresearch/msn

论文作者：Mahmoud Assran, Mathilde Caron, Ishan Misra, Piotr Bojanowski, Florian Bordes, Pascal Vincent, Armand Joulin, Michael Rabbat, Nicolas Ballas

论文简介：We propose Masked Siamese Networks (MSN), a self-supervised learning framework for learning image representations./我们提出了掩码孪生网络（MSN），一个用于学习图像表征的自监督学习框架。

论文摘要：我们提出了掩码孪生网络（MSN），一个用于学习图像表征的自监督学习框架。我们的方法是将包含随机遮蔽块的图像视图的表征与原始未遮蔽图像的表征相匹配。这种自监督的预训练策略在应用于视觉Transformer时特别具有可扩展性，因为网络只处理未被遮蔽的块。因此，MSNs提高了联合嵌入架构的可扩展性，同时产生了高语义水平的表征，在低照度图像分类中表现出竞争性。例如，在ImageNet-1K上，只有5,000张注解的图像，我们的基础MSN模型达到了72.4%的最高准确率，而在ImageNet-1K的1%的标签下，我们达到了75.7%的最高准确率，为这个基准的自监督学习设定了一个新的先进水平。我们的代码是公开可用的。

⚡ 论文：GAUDI: A Neural Architect for Immersive 3D Scene Generation

论文标题：GAUDI: A Neural Architect for Immersive 3D Scene Generation

论文时间：27 Jul 2022

所属领域：计算机视觉

对应任务：Scene Generation，场景生成

论文地址：https://arxiv.org/abs/2207.13751

代码实现：https://github.com/apple/ml-gaudi

论文作者：Miguel Angel Bautista, Pengsheng Guo, Samira Abnar, Walter Talbott, Alexander Toshev, Zhuoyuan Chen, Laurent Dinh, Shuangfei Zhai, Hanlin Goh, Daniel Ulbricht, Afshin Dehghan, Josh Susskind

论文简介：We introduce GAUDI, a generative model capable of capturing the distribution of complex and realistic 3D scenes that can be rendered immersively from a moving camera./我们推出了GAUDI，这是一个能够捕捉复杂而逼真的3D场景分布的生成模型，可以从移动的摄像机中进行沉浸式渲染。

论文摘要：我们推出了GAUDI，这是一个能够捕捉复杂而逼真的3D场景分布的生成模型，可以从移动的摄像机中进行沉浸式渲染。我们用一种可扩展但强大的方法来解决这个具有挑战性的问题，我们首先优化一个潜在的表征，将辐射场和摄像机的位置分开。然后，这个潜像表示被用来学习一个生成模型，该模型能够无条件和有条件地生成三维场景。我们的模型通过消除摄像机姿势分布可以在不同样本中共享的假设，概括了以前关注单一物体的工作。我们表明，GAUDI在多个数据集的无条件生成设置中获得了最先进的性能，并允许在给定条件变量（如稀疏的图像观测或描述场景的文本）的情况下有条件地生成三维场景。

⚡ 论文：Neural-Sim: Learning to Generate Training Data with NeRF

论文标题：Neural-Sim: Learning to Generate Training Data with NeRF

论文时间：22 Jul 2022

所属领域：计算机视觉

对应任务：object-detection，Object Detection，目标检测

论文地址：https://arxiv.org/abs/2207.11368

代码实现：https://github.com/gyhandy/neural-sim-nerf

论文作者：Yunhao Ge, Harkirat Behl, Jiashu Xu, Suriya Gunasekar, Neel Joshi, Yale Song, Xin Wang, Laurent Itti, Vibhav Vineet

论文简介：However, existing approaches either require human experts to manually tune each scene property or use automatic methods that provide little to no control; this requires rendering large amounts of random data variations, which is slow and is often suboptimal for the target domain./然而，现有的方法要么需要人类专家手动调整每个场景属性，要么使用几乎不提供控制的自动方法；这需要渲染大量的随机数据变化，很慢而且对于目标领域来说往往是次优的。

论文摘要：训练计算机视觉模型通常需要在一组不同的场景配置和属性下收集和标记大量的图像。这个过程非常耗时，而且要确保采集的数据分布能够很好地映射到应用场景的目标域，这是一个挑战。最近，合成数据已经成为解决这两个问题的一种方式。然而，现有的方法要么需要人类专家手动调整每个场景属性，要么使用几乎不提供控制的自动方法；这需要渲染大量的随机数据变化，很慢且对目标领域来说往往是次优的。我们提出了第一个完全可区分的合成数据管道，它在闭环中使用神经辐射场（NeRFs）与目标应用的损失函数。我们的方法按需生成数据，无需人力，以最大限度地提高目标任务的准确性。我们说明了我们的方法在合成和真实世界物体检测任务上的有效性。我们还介绍了一个新的 "YCB-in-the-Wild "数据集和基准，为现实世界环境中不同姿势的物体检测提供了一个测试场景。

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