KAIST团队：让AI视频生成像调色师一样精确控制每一帧画面
想象一下，你是一位电影导演，正在制作一部动画片。传统的AI视频生成就像是雇佣了一位才华横溢但固执己见的动画师——他能创造出令人惊叹的视频，但你很难告诉他"我希望第10秒的时候主角穿红衣服，第30秒的时候背景变成蓝色"。这位动画师总是按照自己的想法来，很少听从你
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KAIST 成功开发不含铂的高性能电解水催化剂，使氢经济更接近
氢气作为一种不排放碳的清洁能源而受到关注。在各种方法中，利用电力将水分解成氢气和氧气的水电解被认为是一种环保的制氢方法。具体来说，质子交换膜水电解 （PEMWE） 被认为是下一代制氢技术，因为它能够在高压下生产高纯度氢气。然而，由于严重依赖昂贵的贵金属催化剂和
KAIST团队：如何让AI模型更高效？
想象一下，如果你的手机能够在处理复杂任务时既快速又节能，那该多好？韩国科学技术院（KAIST）的研究团队刚刚在2025年3月的《机器学习研究汇刊》上发表了一项令人兴奋的研究成果，他们开发出了一种让人工智能模型变得更高效的全新方法。这项研究的第一作者是宋佑民（W
KAIST团队：BenchHub如何统一评估大模型？
这项由韩国KAIST大学的Eunsu Kim、Haneul Yoo、Alice Oh以及Yonsei大学的Guijin Son与Oracle公司的Hitesh Patel和Amit Agarwal共同完成的研究，发表于2025年5月31日的arXiv预印本平台
LUNGUAGE：KAIST与微软等推出的纵向解读评估框架
放射学报告是医疗诊断中的关键环节，它们不仅记录患者的临床历史，还描述影像发现、记录诊断过程，并跟踪病情变化。然而，这些报告通常以非结构化的自由文本形式撰写，导致术语和详细程度存在显著差异。这种不一致性使得计算机难以准确理解内容，也限制了自动化报告生成和评估系统