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马斯克偷偷憋了个大招!Grok秒出《阿凡达》画质,好莱坞瑟瑟发抖?
马斯克又放大招,Grok即将推出「Imagine」视频功能,能加音效、配画面,支持多风格生成,可把图像转换为视频。它挑战谷歌Veo 3,生成速度快,操作体验好,还支持多方式创作。
CVPR 2026 | 给扩散模型装上「物理引擎」: 北大彭宇新团队提出NS-Diff,使扩散模型学会流体与刚体力学
北大彭宇新团队提出 NS - Diff,将物理约束与强化学习结合,解决视频生成物理失真问题。它通过多模块提升视频物理真实感,实验表明在多数据集上超现有方法,降低物理运动误差。
奥特曼:ChatGPT只是意外,全能AI智能体才是真爱!Karpathy:7年前就想到了
当全球为ChatGPT喝彩,OpenAI的MathGen团队秘密锻造AI「推理」能力,打造全能AI智能体。OpenAI坚信推理能力可复制到各领域,未来AI智能体将颠覆一切,如今围绕人才的战争已白热化。
自适应Agent基础模型:从“会推理/会用工具”到“懂得取舍的执行者”
当前大型语言模型在智能体/工具调用场景有推理型和工具型两类,存在效率与功能、深度的矛盾。A²FM框架提出多模式自适应路由,实现模式自适应切换,在多基准测试中效果与效率双升。
MiniMax重磅开源M1模型:百万上下文超DeepSeek R1,实现性能与效率双杀
MiniMax正式开源首个推理模型M1,原生支持百万级上下文长度,在推理效率、计算成本和复杂任务能力上有独特表现。其在性能和效率上超越DeepSeek R1等模型,还提出创新强化学习算法。
具身导航,感知推理到底是「上帝」,还是执行控制是「命门」?| GAIR Live 023
本文是GAIR Live 023圆桌对话实录,浙江大学彭思达与具身多模态算法专家郝孝帅探讨具身导航。涉及本质、范式、挑战、交互等方面,还对未来5 - 10年发展做了展望。
腾讯提出Vision-SR1:让模型真正学会“看图思考”,而不是“蒙答案”
视觉语言模型(VLMs)存在视觉幻觉和语言捷径问题,限制其可靠性和泛化能力。腾讯提出Vision - SR1训练方法,通过推理分解和自我奖励机制,不依赖外部监督,提升模型视觉感知和推理可靠性。
Kimi K2 Thinking突袭!智能体&推理能力超GPT-5,网友:再次缩小开源闭源差距
Kimi K2 Thinking发布并开源,主打“模型即Agent”,能边思考边用工具,连续工具调用200 - 300次。在多评测基准超GPT - 5等闭源模型,代码权重遵循MIT协议,可在官网和应用实测。
ICCV 2025 | 小红书AIGC团队提出图像和视频换脸新算法DynamicFace
小红书AIGC团队提出图像和视频换脸新算法DynamicFace。该算法创新性融合扩散模型与3D人脸先验,解耦身份与运动信息,设计双流注入架构和时序一致性模块,实验证明其在身份保真与运动还原上优势明显。
LLM内部竟藏着众多策略模型?自所&腾讯团队首次揭示大模型RL新机制
中国科学院自动化研究所与腾讯AI Lab团队,从可解释性分析出发,发现LLM内部含多个可采样内部策略,揭示不同模型推理熵模式,提出BuPO算法,在复杂推理任务上表现优于传统算法。