Forwarded from эйай ньюз
Lucy 2.0 — риалтайм VFX c заменой персонажа
Decart выкатили Lucy 2.0 — модель, которая в реальном времени заменяет вас на видео с вебки другим персонажем. Всё это в 1080p 30fps и почти без задержки.
По сути, это Runway act 2 или Kling Motion Control, но в риалтайме. Обычно такие видосы генерятся длиной не более 30 секунд, дальше начинается дрейф. Проблему "дрейфа", когда картинка со временем плывёт, попробовали решить дополнительным этапом тюна. Правда, на деле качество самой картинки ещё очень далеко от офлайн-конкурентов, и персонаж всё равно дрейфует, и заметно, как обновляется лицо.
Как выяснилось, модель (пока?) без цензуры, так что определённые виды стримеров напряглись.
Но кроме очевидных развлечений, Lucy 2.0 показывает возможности редактирования видео, например стилизацию всего кадра или замену его отдельных частей, причём на вход можно подать как текстовый промпт, так и картинку. Кроме того, разрабы предлагают использовать её как движок для симуляций и аугментации данных для робототехники. Можно взять одну демонстрацию и прогнать её с тысячами вариаций окружения, освещения и материалов для расширения датасета. Вся эта риалтайм-магия работает на ускорителях AWS Trainium3.
Неужели 26-й год — год риалтайм-видеогенерации?
Демо
@ai_newz
Decart выкатили Lucy 2.0 — модель, которая в реальном времени заменяет вас на видео с вебки другим персонажем. Всё это в 1080p 30fps и почти без задержки.
По сути, это Runway act 2 или Kling Motion Control, но в риалтайме. Обычно такие видосы генерятся длиной не более 30 секунд, дальше начинается дрейф. Проблему "дрейфа", когда картинка со временем плывёт, попробовали решить дополнительным этапом тюна. Правда, на деле качество самой картинки ещё очень далеко от офлайн-конкурентов, и персонаж всё равно дрейфует, и заметно, как обновляется лицо.
Как выяснилось, модель (пока?) без цензуры, так что определённые виды стримеров напряглись.
Но кроме очевидных развлечений, Lucy 2.0 показывает возможности редактирования видео, например стилизацию всего кадра или замену его отдельных частей, причём на вход можно подать как текстовый промпт, так и картинку. Кроме того, разрабы предлагают использовать её как движок для симуляций и аугментации данных для робототехники. Можно взять одну демонстрацию и прогнать её с тысячами вариаций окружения, освещения и материалов для расширения датасета. Вся эта риалтайм-магия работает на ускорителях AWS Trainium3.
Неужели 26-й год — год риалтайм-видеогенерации?
Демо
@ai_newz
PaperBanana: Automating Academic Illustration for AI Scientists https://arxiv.org/abs/2601.23265
arXiv.org
PaperBanana: Automating Academic Illustration for AI Scientists
Despite rapid advances in autonomous AI scientists powered by language models, generating publication-ready illustrations remains a labor-intensive bottleneck in the research workflow. To lift...
🙈5
Spurious Rewards Paradox: Mechanistically Understanding How RLVR Activates Memorization Shortcuts in LLMs
https://arxiv.org/abs/2601.11061
via @buckwheat_thoughts
https://arxiv.org/abs/2601.11061
via @buckwheat_thoughts
arXiv.org
Spurious Rewards Paradox: Mechanistically Understanding How RLVR...
Reinforcement Learning with Verifiable Rewards (RLVR) is highly effective for enhancing LLM reasoning, yet recent evidence shows models like Qwen 2.5 achieve significant gains even with spurious...
Weak Diffusion Priors Can Still Achieve Strong Inverse-Problem Performance https://arxiv.org/abs/2601.22443
arXiv.org
Weak Diffusion Priors Can Still Achieve Strong Inverse-Problem Performance
Can a diffusion model trained on bedrooms recover human faces? Diffusion models are widely used as priors for inverse problems, but standard approaches usually assume a high-fidelity model trained...
Are AI Capabilities Increasing Exponentially? A Competing Hypothesis https://arxiv.org/abs/2602.04836
arXiv.org
Are AI Capabilities Increasing Exponentially? A Competing Hypothesis
Rapidly increasing AI capabilities have substantial real-world consequences, ranging from AI safety concerns to labor market consequences. The Model Evaluation & Threat Research (METR) report...
BabyVision: Visual Reasoning Beyond Language https://unipat.ai/blog/BabyVision
UniPat AI
BabyVision: Visual Reasoning Beyond Language
State-of-the-art MLLMs achieve PhD-level language reasoning but struggle with visual tasks that 3-year-olds solve effortlessly. We introduce BabyVision, a benchmark revealing the infancy of AI vision.
Forwarded from Hacker News
The Waymo World Model: A New Frontier for Autonomous Driving Simulation (🔥 Score: 157+ in 1 hour)
Link: https://readhacker.news/s/6Ma63
Comments: https://readhacker.news/c/6Ma63
Link: https://readhacker.news/s/6Ma63
Comments: https://readhacker.news/c/6Ma63
Waymo
The Waymo World Model: A New Frontier For Autonomous Driving Simulation
We are excited to introduce the Waymo World Model, a frontier generative model that sets a new bar for large-scale, hyper-realistic autonomous driving simulation.
Refer-Agent: A Collaborative Multi-Agent System with Reasoning and Reflection for Referring Video Object Segmentation https://arxiv.org/abs/2602.03595
arXiv.org
Refer-Agent: A Collaborative Multi-Agent System with Reasoning and...
Referring Video Object Segmentation (RVOS) aims to segment objects in videos based on textual queries. Current methods mainly rely on large-scale supervised fine-tuning (SFT) of Multi-modal Large...
Learning to Repair Lean Proofs from Compiler Feedback https://arxiv.org/abs/2602.02990
arXiv.org
Learning to Repair Lean Proofs from Compiler Feedback
As neural theorem provers become increasingly agentic, the ability to interpret and act on compiler feedback is critical. However, existing Lean datasets consist almost exclusively of correct...
❤1
Universal Topological Gates from Braiding and Fusing Anyons on Quantum Hardware https://arxiv.org/abs/2601.20956
arXiv.org
Universal Gates from Braiding and Fusing Anyons on Quantum Hardware
Topological quantum computation encodes quantum information in the internal fusion space of non-Abelian anyonic quasiparticles, whose braiding implements logical gates. This goes beyond Abelian...
Expanding the Capabilities of Reinforcement Learning via Text Feedback https://arxiv.org/abs/2602.02482
arXiv.org
Expanding the Capabilities of Reinforcement Learning via Text Feedback
The success of RL for LLM post-training stems from an unreasonably uninformative source: a single bit of information per rollout as binary reward or preference label. At the other extreme,...
Goal-Guided Efficient Exploration via Large Language Model in Reinforcement Learning https://arxiv.org/abs/2509.22008
arXiv.org
Goal-Guided Efficient Exploration via Large Language Model in...
Real-world decision-making tasks typically occur in complex and open environments, posing significant challenges to reinforcement learning (RL) agents' exploration efficiency and long-horizon...
Self-dual Higgs transitions: Toric code and beyond https://arxiv.org/abs/2601.20945
arXiv.org
Self-dual Higgs transitions: Toric code and beyond
The toric code, when deformed in a way that preserves the self-duality $\mathbb{Z}_2$ symmetry exchanging the electric and magnetic excitations, admits a transition to a topologically trivial...
🤯2👾1
We hid backdoors in binaries — Opus 4.6 found 49% of them https://quesma.com/blog/introducing-binaryaudit/
Quesma
We hid backdoors in ~40MB binaries and asked AI + Ghidra to find them - Quesma Blog
BinaryAudit benchmarks AI agents using Ghidra to find backdoors in compiled binaries of real open-source servers, proxies, and network infrastructure.
👍6