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- 专项训练法(练出空间想象力):
1. 空间能力分类数据:搞了800万量级的SenseNova-SI-8M数据集,涵盖从简单测量到复杂心理重构,标签细到“物体从这个角度看是哪个面”,不是乱堆数据。
2. 跨视角预测训练:给正面图,让模型猜侧面、背面,像教小孩搭积木一样练“空间想象力”,不是只让模型猜下一个词,而是真懂结构。
3. 反作弊测试:做circular test(选项轮转)和去视觉化测试,确保模型是靠看图像推理,不是靠“碗就该在桌上”这类文字套路蒙答案,性能扎实。
- 算法蒸馏(落地提速关键):把扩散模型100步推理压到4步,实现64倍提速。比如SekoTalk实时数字人,以前生成20秒视频要1小时,现在实时出,一块RTX4090就能跑,直播、短视频制作直接能用,成本砍到原来的1/10以下。
四、四大测试怎么测,分数为啥靠谱
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- VSI-Bench(空间理解综合考):测物体位置、遮挡、大小关系,SI-8B得68.7%,GPT-5只有52%,复杂场景里模型不会再把“车在树后”判成“车不在”。
- MMSI-Bench(多模态空间推理):图文结合出空间题,比如“红色球在绿色盒子左边,蓝色球在绿色盒子右边,红色球和蓝色球谁离你更近”,SI-8B比GPT-5高12分,理解上下文+空间关系更稳。
- MindCube-Tiny(空间想象力小考):像玩魔方,给部分面猜整体,SI-8B准确率59%,GPT-5只有41%,模型能脑补完整结构。
- ViewSpatial(视角转换专项):换角度看物体还能认,SI-8B比传统模型高37%,自动驾驶里识别侧面来车、机器人导航避障更准。
- 关键结论:这不是单点优化,是范式级突破——用轻量模型+正确方法,干过靠堆参数的巨头模型,给行业指了条“不内卷”的路。
五、从实验室到赚钱:哪些场景能落地
- 智能驾驶:能实时判断车距、车道线、障碍物3D位置,比传统视觉方案反应快200ms,误判率降42%,商汤已经和“悟能”具身平台联动,未来能让自动驾驶更安全、成本更低。
- 数字人直播/短视频:SekoTalk实时语音驱动数字人,一块4090就能跑,主播不用露脸,AI数字人实时互动,一天能播24小时,成本从每天几万降到几百,MCN机构、电商商家直接受益。
- 3D内容创作:给文字或草图,模型能直接生成3D模型,游戏建模、工业设计周期从几周缩到几天,设计师不用再一点点抠细节,创意能快速落地。
- 工业质检/机器人:机器人能准确抓零件、判断装配是否到位,工业质检能测微小尺寸误差,比人工快10倍,还不会累,适配中国完整工业体系,落地场景超多。
- 具身智能:机器人能理解房间布局、绕过障碍物、拿取指定物品,家政、仓储机器人直接能用,这是AI和物理世界交互的关键,也是商汤重点押注的方向。
六、对普通人和投资者的影响
十里八乡都知道,姜竹是姜篾匠在山脚下捡的孤儿,养父过世后,只剩他孤苦伶仃住在竹山上砍竹子、挖竹笋,编篮子为生。 某天,姜竹在自家山里“捡”到一个陌生男人。 这人又俊又白,仪表堂堂,眉眼勾人,一看就是大户人家养尊处优的少爷。 就是头发有点儿短。 穿的有点儿怪。 娇生惯养,挑剔挑食,还爱骗人。 一会儿说他是山神,一会儿说他是专爱吃竹子的黑白熊精,一会儿说他得了不治不症…… 姜竹给他治伤,背他看病,供他吃喝,被他哄得团团转,愈加觉得他像镇上财主家那只爱闹毛病的金贵小狗。 但沈青越和狗不一样。 他会说话,会逗人,比狗霸道,不胡乱咬人。 他还有奇怪的包袱,里面有晒太阳就能亮的灯,能画人能唱歌的镜子,奇奇怪怪的神奇小物件…… 最重要的是,他会护着他不被人欺负。 姜竹想,也许他真是个落难的神仙也说不定。 不过,管他呢! 管他是落魄少爷,邻国的逃兵,还是山上的妖精,他捡到了,就是他的! *** 沈青越天生哮喘,生活娇惯,第一次徒步,就遇上泥石流身穿到一个陌生的古代。 药不多,腿折了,疼到想哭,还陷在荒山野岭。 沈青越自嘲,人固有一死,凭什么他要死两回? 累了,毁灭吧,反正他也不怎么想活。 他躺倒等死,却被单纯好骗的姜竹背回家去。 姜竹养着他,哄着他,喂着他,时时刻刻惦记他,却不知道对自己好点儿。 看着姜竹孤苦无依,又黑又瘦,被排挤被欺负,沈青越想,他死前,多少得报答一下这个孩子。 替他教训人,保竹林,理身世。 骗他多吃肉,长胖些,再教他点儿赚钱手段。 等他死时,再将背包里的太阳能露营灯、手机、平板等卖掉,姜竹就能衣食无忧了吧。 【关于版本,认为有必要排雷一下】 因为存稿过程中作者发现曾经的自己站反了cp,孩子长着长着就和家长预期不一样了(tvt)所以改成了姜竹攻,沈青越受,向最早预收的小天使们真诚道歉(跪下) 注: ①he ②姜竹攻(年下),沈青越受。 ③架空古代,生活向日常治愈风,家长里短,流水账小故事,很日常,这本节奏比较慢(画重点) ④外柔内刚能干年下土著小篾匠vs哮喘毒舌年上美人设计师...
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