A | ロサンゼルス・ドジャースは今オフも積極的な補強を進めている。 IT之家 7 月 21 日消息，科技媒体 The Decoder 昨日（7 月 20 日）发布博文，报道称谷歌 DeepMind 发布 GenCeption 模型，将预训练的视频生成器重新用于深度估计和分割等经典计算机视觉任务。しかし、ドジャースの補強はシーズン中も続く可能性があり、佐々木朗希投手を放出してサンフランシスコ・ジャイアンツのローガン・ウェブ投手を獲得する案が浮上した。 IT之家援引博文介绍，大语言模型在学习预测下一个 Token 的时候，在训练过程中往往需要吸收语法、世界知识和上下文关系等内容。 但是在计算机视觉领域，视觉模型缺少等效的训练方法，主要由专业模型主导，包括用于分割的“Segment Anything”和用于深度估计的“Depth Anything”，每个模型都使用其特定的架构。 谷歌 DeepMind 团队为此提出 GenCeption 模型方案，尝试将一个“生成视频”的 AI 模型逆向改造成一个能“理解世界”的视觉分析引擎。 GenCeption 打破了传统计算机视觉“一个任务一个专用模型”的格局，仅凭单一模型就能同时做好深度估计、图像分割、3D 姿态估计、表面法线预测和相机姿态估计等核心视觉任务。
B | インド誌『タイムズ・オブ・インディア』のラウナック・ボーズ記者が言及した。 GenCeption 基于阿里巴巴开源视频模型通义万相 Wan2.1 系列训练，与传统扩散模型需多步去噪不同，GenCeption 在一次前向传播中完成预测，从而提升视觉任务处理速度。【写真】ドジャース、高額年俸ランキング2025 ウェブは昨季、ナ・リーグ最多の224.2イニングを投げ、防御率3.22、奪三振224、与四球率3.6％と長いイニングを投げつつも抜群の制球力を誇った。模型通过文本提示指定任务，可输出深度图、表面法线图、分割掩码，并可处理相机运动表示。 训练数据以合成为主。 一方、佐々木は昨季、10試合の登板で防御率4.46、WHIP1.43、WAR1.6の成績だ。74.1イニングで与四球65と制球面に課題を残し、ポテンシャルは示したものの安定感に欠けた。 近年、故障者が相次ぐドジャースにとって、耐久性のあるウェブは魅力的な存在だろう。论文称，数据集仅包含 7500 段视频，由 800 个数字人体模型与 200 段动作捕捉序列组合生成，再通过 Blender 在不同背景和镜头角度下渲染。 泛化方面，GenCeption 几乎只在单人合成视频上训练，但可处理真实多人视频，也可迁移到动物和类人机器人类别。论文称，部分输出细节甚至超过训练时 Blender 渲染结果，可保留猫胡须和单根发丝边缘。 性能方面，论文给出两组处理时间数据：小模型处理 81 帧视频约需 6 秒；大模型参数量为 140 亿，处理同样长度视频约需 10 秒。 参考。
C | ジャイアンツとしても佐々木の若さと5年間の球団コントロールは魅力に映る条件だ。
D | 浮上した佐々木の放出案についてボーズ氏は「ドジャースが3連覇を目指すための戦力強化に注力しているように見える一方、ジャイアンツは長期的な価値を持つ若手投手の獲得を検討している可能性がある」とし、続けて「ドジャースにとってウェブは有力な選択肢といえる。耐久性のある先発投手というニーズに合致するだろう」と言及した。
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Published on:01:11:18
