Meituan hat sein neuestes Videogenerierungsmodell LongCat-Video als Open Source veröffentlicht. Ziel des Modells ist es, verschiedene Videogenerierungsaufgaben über eine einheitliche Architektur zu bewältigen, darunter Text-zu-Video, Bild-zu-Video und Videofortsetzung.

Ausgewählte KI-Beiträge (8.-12. Dezember)

Ein interdisziplinäres Team, dem auch die Carnegie Institution for Science in den Vereinigten Staaten angehört, hat eine „Technologiefusion“-Lösung entwickelt, die Pyrolyse-Gaschromatographie-Massenspektrometrie und überwachtes maschinelles Lernen kombiniert und in der Lage ist, uralte Spuren des Lebens in chaotischen Molekülfragmenten zu erfassen.

Das „SAM3: Visual Segmentation Model“ ist jetzt auf der HyperAI-Website (hyper.ai) im Bereich „Tutorials“ verfügbar. Mit einem Klick einsetzen und ausprobieren!

HyperAI hat vom 17. bis 21. November eine Reihe äußerst wertvoller und breit anwendbarer Tutorials und Datensätze zusammengestellt, die verschiedene Bereiche wie Computer Vision, Biologie und multimodales Rechnen abdecken.

Im Jahr 2025 erlebte xAI dank Musks starker Impulse einen beispiellosen Kapitalzuwachs, doch die Kommerzialisierung war weiterhin stark von den Ökosystemen von X und Tesla abhängig, und sowohl der Cashflow als auch der regulatorische Druck stiegen gleichzeitig.

In einer Zeit, in der es schwierig ist, zwischen echter und gefälschter KI zu unterscheiden, bauen Sam Altman und Alex Blania ein globales System zur "menschlichen Verifizierung" mittels Iriserkennung auf, doch die Expansion von Tools for Humanity steht unter starkem Druck.

Ein Team aus Forschern der Stanford University und anderer Institutionen hat einen datengesteuerten Arbeitsablauf entwickelt, um Quasare zu identifizieren, die in den Spektraldaten von DESI DR1 als starke Gravitationslinsenobjekte fungieren.

„FLUX.2-dev: Bildgenerierungs- und Bearbeitungsmodell“ ist jetzt im Tutorialbereich der HyperAI-Website (hyper.ai) verfügbar. Starten Sie jetzt Ihre kreative Reise!

HyperAI hat vom 24. bis 28. November eine Reihe äußerst wertvoller und breit anwendbarer Tutorials und Datensätze zusammengestellt, die verschiedene Bereiche wie 3D-Modelle, Biomedizin und visuelles Denken abdecken.

Ein Team bestehend aus Peptone, einem britischen Entwickler von Proteinanalysetechnologien, NVIDIA, dem MIT und weiteren Partnern hat zwei wichtige Durchbrüche erzielt. Der erste ist das Evaluierungsframework PeptoneBench, der zweite das generative Modell PepTron.

Empfehlungen für KI-Papiere (24.-28. November)

Ein Blick auf Hock Tans Lebenslauf zeigt, dass das Thema „Fusionen und Übernahmen“ unweigerlich auftaucht. Jeder seiner Schritte zielt nicht nur auf Gewinn- und Umsatzberechnungen ab, sondern bringt sein Unternehmen auch schrittweise an die Spitze des Marktes.

Die Gewinner des Best Paper Award und des Runner-up Paper Award der NeurIPS 2025 wurden bekanntgegeben! Lasst uns gemeinsam lernen!

Teams aus mehr als zehn Forschungseinrichtungen weltweit, darunter die University of California, Berkeley, die University of Cambridge und die University of Oxford, haben zusammengearbeitet, um AION-1 zu starten, die erste groß angelegte multimodale Fundamentalmodellfamilie für die Astronomie.

Ein Forschungsteam der Universität Cambridge in Großbritannien hat CytoDiffusion entwickelt, eine Methode zur Bildklassifizierung von Blutzellen, die auf einem Diffusionsmodell basiert. Sie kann die morphologische Verteilung der Blutzellen präzise abbilden und eine genaue Klassifizierung ermöglichen.

Empfehlungen für KI-Papiere (17.-21. November)

Im Frühjahr 2025 wurde Fei-Fei Li mit dem Queen Elizabeth Engineering Prize ausgezeichnet, in Anerkennung ihrer grundlegenden Beiträge zu den Bereichen Computer Vision und Deep Learning.

Ein Forschungsteam der Universität Toronto und des Clean Energy Innovation Research Centre des National Research Council of Canada hat MOF-ChemUnity vorgeschlagen: einen strukturierten, skalierbaren und erweiterbaren Wissensgraphen.

Ein gemeinsames Team der University of Maine, Google und der Harvard University hat die „Spherical Harmonic Dirac Function (SHDD)“ und ihr integriertes Framework LocDiff vorgeschlagen.

Die „Ein-Klick-Bereitstellung von Yolov13“ ist jetzt im Bereich „Tutorials“ auf der HyperAI-Website verfügbar. Laden Sie einfach ein Bild hoch, um sofort präzises Feedback zur Zielerkennung zu erhalten. Probieren Sie es aus!

Sakana AI, gegründet von Llion Jones, einem der Autoren des Transformer-Papers, hat den weltweit ersten „KI-Wissenschaftler“ auf den Markt gebracht, der in der Lage ist, autonom Forschungsfragen vorzuschlagen, Experimente zu entwerfen und wissenschaftliche Arbeiten zu verfassen, was in der globalen wissenschaftlichen Gemeinschaft für Aufsehen sorgte.

Das Startup Lila Sciences gab den Abschluss einer neuen Finanzierungsrunde bekannt und sammelte in seiner Serie-A-Finanzierungsrunde 350 Millionen US-Dollar ein, wodurch sich die Gesamtfinanzierung auf 550 Millionen US-Dollar erhöht. Mit diesem Finanzspritze erreicht das Unternehmen offiziell den Status eines Einhorns.

Ein Team des MIT, der University of Wisconsin-Madison und anderer Institutionen hat eine Methode namens AutoSciDACT vorgeschlagen, mit der sich die Erkennung von „neuen Entdeckungen“ in wissenschaftlichen Daten automatisieren lässt und so die wissenschaftliche Forschung vereinfacht wird.

Im Jahr 2025 brachte der Open-Source-Pionier Stability AI sein Produkt für Unternehmen, „Stability AI Solutions“, auf den Markt und vollzog damit den Übergang vom Open-Source-Idealismus zur kommerziellen Realität.

„DeepSeek-OCR: Visuelle Komprimierung ersetzt herkömmliche Zeichenerkennung“ ist jetzt im Bereich „Tutorials“ auf der HyperAI-Website (hyper.ai) verfügbar. Mit einem Klick einsetzen und ausprobieren!

HyperAI hat vom 3. bis 7. November eine Reihe äußerst wertvoller und breit anwendbarer Tutorials und Datensätze zusammengestellt, die verschiedene Bereiche wie Echtzeit-Objekterkennung, Biomedizin, Geowissenschaften und OCR abdecken.

Ein gemeinsames Forschungsteam der Columbia University und der Stanford University entwickelte das Squidiff-Computerframework, mit dem sich transkriptomische Reaktionen in verschiedenen Zelltypen unter Differenzierungsinduktion, Genperturbation und Arzneimittelbehandlung vorhersagen lassen.

Ein Forschungsteam unter der Leitung von Professor David Baker von der University of Washington hat PLACER entwickelt, ein Graph-Neuronales Netzwerk, das die Strukturen verschiedener kleiner organischer Moleküle anhand ihrer atomaren Zusammensetzung und Bindungsinformationen präzise generieren kann.

Mercor wurde von drei Studienabbrechern im Alter von nur 22 Jahren gegründet und sammelte in weniger als drei Jahren 350 Millionen US-Dollar in einer Serie-C-Finanzierungsrunde ein. Das Unternehmen nutzt ein KI-gestütztes Rekrutierungsmodell, um die Effizienz traditioneller Rekrutierungsmethoden deutlich zu steigern.

Meituan hat sein neuestes Videogenerierungsmodell LongCat-Video als Open Source veröffentlicht. Ziel des Modells ist es, verschiedene Videogenerierungsaufgaben über eine einheitliche Architektur zu bewältigen, darunter Text-zu-Video, Bild-zu-Video und Videofortsetzung.

Ausgewählte KI-Beiträge (8.-12. Dezember)

Ein interdisziplinäres Team, dem auch die Carnegie Institution for Science in den Vereinigten Staaten angehört, hat eine „Technologiefusion“-Lösung entwickelt, die Pyrolyse-Gaschromatographie-Massenspektrometrie und überwachtes maschinelles Lernen kombiniert und in der Lage ist, uralte Spuren des Lebens in chaotischen Molekülfragmenten zu erfassen.

Das „SAM3: Visual Segmentation Model“ ist jetzt auf der HyperAI-Website (hyper.ai) im Bereich „Tutorials“ verfügbar. Mit einem Klick einsetzen und ausprobieren!

HyperAI hat vom 17. bis 21. November eine Reihe äußerst wertvoller und breit anwendbarer Tutorials und Datensätze zusammengestellt, die verschiedene Bereiche wie Computer Vision, Biologie und multimodales Rechnen abdecken.

Im Jahr 2025 erlebte xAI dank Musks starker Impulse einen beispiellosen Kapitalzuwachs, doch die Kommerzialisierung war weiterhin stark von den Ökosystemen von X und Tesla abhängig, und sowohl der Cashflow als auch der regulatorische Druck stiegen gleichzeitig.

In einer Zeit, in der es schwierig ist, zwischen echter und gefälschter KI zu unterscheiden, bauen Sam Altman und Alex Blania ein globales System zur "menschlichen Verifizierung" mittels Iriserkennung auf, doch die Expansion von Tools for Humanity steht unter starkem Druck.

Ein Team aus Forschern der Stanford University und anderer Institutionen hat einen datengesteuerten Arbeitsablauf entwickelt, um Quasare zu identifizieren, die in den Spektraldaten von DESI DR1 als starke Gravitationslinsenobjekte fungieren.

„FLUX.2-dev: Bildgenerierungs- und Bearbeitungsmodell“ ist jetzt im Tutorialbereich der HyperAI-Website (hyper.ai) verfügbar. Starten Sie jetzt Ihre kreative Reise!

HyperAI hat vom 24. bis 28. November eine Reihe äußerst wertvoller und breit anwendbarer Tutorials und Datensätze zusammengestellt, die verschiedene Bereiche wie 3D-Modelle, Biomedizin und visuelles Denken abdecken.

Ein Team bestehend aus Peptone, einem britischen Entwickler von Proteinanalysetechnologien, NVIDIA, dem MIT und weiteren Partnern hat zwei wichtige Durchbrüche erzielt. Der erste ist das Evaluierungsframework PeptoneBench, der zweite das generative Modell PepTron.

Empfehlungen für KI-Papiere (24.-28. November)

Ein Blick auf Hock Tans Lebenslauf zeigt, dass das Thema „Fusionen und Übernahmen“ unweigerlich auftaucht. Jeder seiner Schritte zielt nicht nur auf Gewinn- und Umsatzberechnungen ab, sondern bringt sein Unternehmen auch schrittweise an die Spitze des Marktes.

Die Gewinner des Best Paper Award und des Runner-up Paper Award der NeurIPS 2025 wurden bekanntgegeben! Lasst uns gemeinsam lernen!

Teams aus mehr als zehn Forschungseinrichtungen weltweit, darunter die University of California, Berkeley, die University of Cambridge und die University of Oxford, haben zusammengearbeitet, um AION-1 zu starten, die erste groß angelegte multimodale Fundamentalmodellfamilie für die Astronomie.

Ein Forschungsteam der Universität Cambridge in Großbritannien hat CytoDiffusion entwickelt, eine Methode zur Bildklassifizierung von Blutzellen, die auf einem Diffusionsmodell basiert. Sie kann die morphologische Verteilung der Blutzellen präzise abbilden und eine genaue Klassifizierung ermöglichen.

Empfehlungen für KI-Papiere (17.-21. November)

Im Frühjahr 2025 wurde Fei-Fei Li mit dem Queen Elizabeth Engineering Prize ausgezeichnet, in Anerkennung ihrer grundlegenden Beiträge zu den Bereichen Computer Vision und Deep Learning.

Ein Forschungsteam der Universität Toronto und des Clean Energy Innovation Research Centre des National Research Council of Canada hat MOF-ChemUnity vorgeschlagen: einen strukturierten, skalierbaren und erweiterbaren Wissensgraphen.

Ein gemeinsames Team der University of Maine, Google und der Harvard University hat die „Spherical Harmonic Dirac Function (SHDD)“ und ihr integriertes Framework LocDiff vorgeschlagen.

Die „Ein-Klick-Bereitstellung von Yolov13“ ist jetzt im Bereich „Tutorials“ auf der HyperAI-Website verfügbar. Laden Sie einfach ein Bild hoch, um sofort präzises Feedback zur Zielerkennung zu erhalten. Probieren Sie es aus!

Sakana AI, gegründet von Llion Jones, einem der Autoren des Transformer-Papers, hat den weltweit ersten „KI-Wissenschaftler“ auf den Markt gebracht, der in der Lage ist, autonom Forschungsfragen vorzuschlagen, Experimente zu entwerfen und wissenschaftliche Arbeiten zu verfassen, was in der globalen wissenschaftlichen Gemeinschaft für Aufsehen sorgte.

Das Startup Lila Sciences gab den Abschluss einer neuen Finanzierungsrunde bekannt und sammelte in seiner Serie-A-Finanzierungsrunde 350 Millionen US-Dollar ein, wodurch sich die Gesamtfinanzierung auf 550 Millionen US-Dollar erhöht. Mit diesem Finanzspritze erreicht das Unternehmen offiziell den Status eines Einhorns.

Ein Team des MIT, der University of Wisconsin-Madison und anderer Institutionen hat eine Methode namens AutoSciDACT vorgeschlagen, mit der sich die Erkennung von „neuen Entdeckungen“ in wissenschaftlichen Daten automatisieren lässt und so die wissenschaftliche Forschung vereinfacht wird.

Im Jahr 2025 brachte der Open-Source-Pionier Stability AI sein Produkt für Unternehmen, „Stability AI Solutions“, auf den Markt und vollzog damit den Übergang vom Open-Source-Idealismus zur kommerziellen Realität.

„DeepSeek-OCR: Visuelle Komprimierung ersetzt herkömmliche Zeichenerkennung“ ist jetzt im Bereich „Tutorials“ auf der HyperAI-Website (hyper.ai) verfügbar. Mit einem Klick einsetzen und ausprobieren!

HyperAI hat vom 3. bis 7. November eine Reihe äußerst wertvoller und breit anwendbarer Tutorials und Datensätze zusammengestellt, die verschiedene Bereiche wie Echtzeit-Objekterkennung, Biomedizin, Geowissenschaften und OCR abdecken.

Ein gemeinsames Forschungsteam der Columbia University und der Stanford University entwickelte das Squidiff-Computerframework, mit dem sich transkriptomische Reaktionen in verschiedenen Zelltypen unter Differenzierungsinduktion, Genperturbation und Arzneimittelbehandlung vorhersagen lassen.

Ein Forschungsteam unter der Leitung von Professor David Baker von der University of Washington hat PLACER entwickelt, ein Graph-Neuronales Netzwerk, das die Strukturen verschiedener kleiner organischer Moleküle anhand ihrer atomaren Zusammensetzung und Bindungsinformationen präzise generieren kann.

Mercor wurde von drei Studienabbrechern im Alter von nur 22 Jahren gegründet und sammelte in weniger als drei Jahren 350 Millionen US-Dollar in einer Serie-C-Finanzierungsrunde ein. Das Unternehmen nutzt ein KI-gestütztes Rekrutierungsmodell, um die Effizienz traditioneller Rekrutierungsmethoden deutlich zu steigern.