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让AI生成视频「又长又快」:Rolling Forcing实现分钟级实时生成
南洋理工大学与腾讯ARC实验室联合研究,由博士生刘坤昊等完成,提出Rolling Forcing方法,通过滚动窗口联合降噪等创新设计,突破实时长视频生成瓶颈,实现分钟级实时生成,还支持交互控制,但仍有优化方向。
多模态后训练反常识:长思维链SFT和RL的协同困境
华为与香港科大研究发现,多模态视觉语言模型中,长思维链SFT与RL组合难协同增益。研究引入难度分类方法构建数据集,分析各方法表现及组合策略困境,还给出实验发现与未来研究方向。
腾讯开源最强3D生成模型,消费级显卡就能跑 | CVPR
在CVPR上,腾讯混元3D 2.1模型宣布开源。相比前一代,它实现几何与纹理双重优化,纹理贴面提升大,达当前开源3D模型SOTA水平。全链路开源,适配消费级显卡,Hugging Face下载量超180万。
不做手机缩小版:AI 健康记录迁到手腕,要跨过哪些工程鸿沟?
文章围绕HarmonyOS的穿戴应用,如‘小卡健康’等,探讨将AI健康记录迁移到手腕面临的工程挑战。介绍了应用场景、系统能力调用,以及从接口到产品可用需解决的问题,强调要以用户体验为导向进行产品优化。
推荐系统进入“大模型时刻”:昇腾NPU如何支撑千亿级生成式推荐落地
文章基于华为郭威在2025 AICon大会演讲,复盘华为推荐技术探索。介绍FuXi-α、β模型设计,解决训练和推理难题;分享“多阶段统一建模”进展,提出Performance Law;还介绍了训推系统优化及未来聚焦“强算力”“强模型”融合。
减少检索增强生成(RAG)语义缓存中的误报:以银行业为例
文章围绕检索增强生成(RAG)语义缓存展开,指出其虽能提升效率,但设计不当会产生假阳性。以金融服务FAQ系统为例,经多组实验,发现缓存设计比模型优化更能减少假阳性,还给出未来架构路线图。
GLM4.5之后,智谱又开源GLM-4.5V,实测下来视觉推理能力贼强~
智谱继GLM-4.1V-9B-Thinking、GLM-4.5后,又开源最强多模态推理模型GLM-4.5V,在多模态理解榜单达开源SOTA。它视觉推理强,经测试能助力科研各阶段,还介绍了其架构设计与训练策略。
大模型能力,小模型成本!Google等 | 提出递归混合框架:MoR, 大幅提升LLM计算效率
Google提出递归混合框架(MoR),融合参数共享与自适应计算。它有轻量级路由和KV缓存策略,在不同路由机制各有优劣。实验显示,MoR在性能、计算和内存效率上表现出色,有望实现“大模型能力,小模型成本”。
One RL to See Them All?一个强化学习统一视觉-语言任务!
国内初创公司 MiniMax 提出 V-Triune 系统,可让 VLM 单一训练流程学视觉推理和感知任务。它含三个组件与动态 IoU 奖励机制,基于此的 Orsta 模型在多项测试中性能提升显著,凸显统一 RL 方法有效性和可扩展性。
肝脏也能“按需定制”?科学家研发新型植入物,让肝组织在体内自己长
哈佛大学怀斯研究所团队研发“BOOST”策略,结合组织工程与合成生物学,创造可在体内远程接收成长指令的工程化肝脏构建体,在动物实验中实现植入后按需扩增,为解决肝脏移植供体短缺带来新希望。