ROSE2025，全名為「可靠且開放集事件修補（Remove Objects with Side Effects）」。旨在推動電腦視覺領域，為處理複雜、動態的視覺數據缺失問題提供更穩健、更智能的解決方案。在不斷演進的電腦視覺領域，事件修補（Event Inpainting）正成為一項引人注目的新興研究方向。
ROSE2025 涵蓋了多個關鍵研究主題，包括但不限於：基於生成式模型的事件修補方法、深度學習在事件資料恢復的應用、新穎的損失函數與評估指標、開源數據集與基準的創建、以及與機器人、自動駕駛、監控等實際應用場景的結合。
AI 不僅能創造出栩栩如生的圖片，還能生成數分鐘、甚至更長，且故事連貫、情節流暢的影片。這曾是生成式AI領域一個巨大的挑戰。然而，一項名為「上下文混合」(Mixture of Contexts, MoC) 的創新技術，正逐步將這個夢想變為現實。這項由 Shengqu Cai 等研究人員提出的最新進展，為長影片生成帶來了革命性的解決方案，有效克服了現有模型在處理「長期上下文記憶」上的瓶頸。
生成長影片的核心挑戰，在於模型必須能夠在漫長的時間序列中，保持並檢索關鍵事件，同時避免資訊崩潰或內容漂移。現有的擴散變換器（diffusion transformers）雖然在短影片生成方面表現出色，但其自注意力（self-attention）機制的二次方成本，使得處理長序列時，記憶體和計算資源的消耗變得難以承受，導致效率低下且難以優化。這意味著，隨著影片時長的增加，AI模型可能會「忘記」影片開頭的人物身份、動作或場景設定，導致影片內容的連貫性、一致性大大降低。
(more…)你是否曾因圖像模糊而感到困擾？想放大照片卻又擔心細節盡失？在數位時代，清晰的視覺體驗至關重要。今天，我們將深入探討一項令人興奮的技術——Vision-SR1，一個基於視覺空間推理網路的圖像超解析度解決方案，它有望徹底改變我們處理低解析度圖像的方式。
圖像超解析度（Super-Resolution, SR）的目標是從低解析度（Low-Resolution, LR）圖像中重建出高解析度（High-Resolution, HR）圖像。這項技術在監控、醫學影像、娛樂等多個領域都有廣泛應用。然而，如何有效恢復細節並生成逼真的高解析度圖像，一直是研究人員面臨的挑戰。Vision-SR1 正是為了解決這一挑戰而誕生的創新方法。
Vision-SR1 項目，全名為「Visual-Spatial Reasoning Network for Image Super-Resolution」（用於圖像超解析度的視覺空間推理網路），其核心在於引入了一個獨特的視覺空間推理機制。這意味著它不僅僅是簡單地放大圖像，而是能夠理解圖像中的空間關係和視覺語義，進而更智慧地推斷和重建缺失的細節。透過這種方式，Vision-SR1 能夠生成更為精確和自然的高解析度圖像，顯著提升視覺品質.。
TRAE 2.0 SOLO 是一款全自動AI編程助理，用戶只需用自然語言描述想法，AI便能自動編寫需求文檔（PRD）、規劃架構、設定技術棧，完成前後端編碼、資料庫連接，並部署至雲端。
整體而言，這是一款功能強大且易用的AI全能開發助手，幫助用戶用一句話完成從設計到部署的整個應用開發過程。
Logan Kilpatrick 目前在 Google DeepMind 任職資深 AI 團隊成員。主持人與 Logan Kilpatrick 的一次對談與示範，介紹Google最新的圖像生成與編輯AI模型Nano Banana（基於Gemini 2.5 Flash Image 模型）
EaseMate AI 是一款免費且多功能的AI助手平台，專為學習、研究、創意和娛樂等不同場景打造，支援繁體中文介面及服務。
Sim（由Sim Studio開發）是一款開源的AI代理工作流程建構工具，提供輕量且直觀的使用介面，讓開發者能便捷快速地建立、測試及部署結合大型語言模型（LLMs）與其他工具的智能代理系統。
ZARA 是一個用於人類身體活動識別 (HAR Human Activity Recognition) 的新型框架，它利用穿戴式感測器的原始運動數據。傳統的 HAR 系統通常需要針對特定任務的深度學習模型進行昂貴的重新訓練，而且在引入新感測器或未見活動時，其泛化能力和零樣本識別能力有限，同時也缺乏可解釋性。
ZARA 透過結合多感測器檢索增強生成 (RAG)、自動化的成對領域知識注入和層次代理式大型語言模型 (LLM) 推理來克服這些限制。ZARA 不需額外訓練，就能在多種數據集和感測器配置上實現零樣本分類，其性能超越現有方法，並可提供驗證。研究強調了其檢索、知識庫和代理模組在提升準確性和支援決策方面的關鍵作用。
