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MIDAS：快手可灵发布实时交互式数字人生成框架
近年来交互式数字人视频生成受关注，但实时处理多模态输入有挑战。快手可灵团队提出MIDAS框架，基于LLM驱动的自回归模型，结合轻量级扩散头，实现低延迟、交互式多模态控制，还构建大规模数据集等。
从静态模型到数字生命体：自进化AI Agent综述
近年大型语言模型催生AI智能体发展，但现有系统依赖人工预设，难适应动态环境。论文提出自进化AI智能体，可通过环境反馈自动优化，还提出三定律、四阶段范式演进模型等，开源EvoAgentX框架。
Google 开源 InkSight，把手写笔记直接变成可编辑数字笔记！
Google 开源 InkSight，能将手写照片转为数字墨迹，与传统 OCR 不同，它可「还原书写方式」。具备离线转在线、多语言支持等功能，核心是「阅读 + 书写」双重训练，有两种使用模式。
重磅！iPhone 端侧可部署 Gemma 4 了！完全零token消耗！
PhoneClaw 是运行在 iPhone 的本地 AI Agent，可离线运行 Google Gemma 4。它支持多模态，有隐私保障和灵活模型管理。文中介绍使用方法、自定义 Skill 方式、常见问题，还提及后续扩展计划。
刚刚，谷歌重大突破！量子计算首次可验证，登《Nature》封面
谷歌宣布重大成果，全新量子回声算法在 Willow 芯片运行，解决原子相互作用问题比传统超级计算机快 13000 倍，结果可验证，相关研究登《Nature》封面，朝量子计算实用迈进一大步。
1.4亿宝可梦玩家，都在给AI免费打工…
1.4亿《精灵宝可梦Go》玩家10年拍300亿张实景图，为Niantic免费收集数据。Niantic用此数据训练VPS视觉定位系统，提升机器人配送效率，还获巨额投资，剥离游戏业务专注空间AI。
多模态大模型持续学习系列研究，综述+Benchmark+方法+Codebase一网打尽！
近年来，生成式AI和多模态大模型进展显著，但在动态环境下实现持续学习是挑战。中科院自动化所联合香港院AI中心系统性研究，提出综述、方法、Benchmark和Codebase，为相关人员提供全面支持。
年前看到最有深度的AI下半场Agents记忆机制综述
本文是一篇83页的基础智能体记忆机制综述，由27家机构联合发表。提出AI研究范式转变，记忆是填补理想与现实差距的关键。构建三维统一分类框架，介绍记忆操作、学习策略、评估体系、应用场景及未来方向。
无VAE扩散模型！ 清华&可灵团队「撞车」谢赛宁团队「RAE」
清华大学智能视觉团队和快手可灵团队联合推出《Latent Diffusion Model without Variational Autoencoder》，提出 SVG 框架，用预训练视觉特征编码器替代传统 VAE，解决了传统「VAE + Diffusion」范式的效率与通用性痛点。
天下武功，唯快不破：LLM高效架构最新最全面综述
大型语言模型虽成就辉煌，但训练成本高、推理延迟大，核心问题源于Transformer架构。这篇综述论文首次系统性梳理高效LLM架构创新方案，分类七大类方法，延伸至跨模态应用，为研究者提供‘效率蓝图’。