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抛弃预定义Tool,首次提出通过动态工具生成的Agentic多模态Reasoning,破31%涨幅
视觉推理任务中,传统多模态大模型依赖预定义工具,灵活性与领域适应性差。PyVision 框架首次让 MLLM 在推理中实时生成、执行并迭代 Python 工具,在多类任务中显著提升性能,实现范式跃迁。
惊艳!GitHub 开发者一键接入!4.2k star 项目 Champ,用一张照片秒变动画
Champ项目致力于从一张静态人物图生成人体动画,将3D参数化人体模型引入扩散模型。它解决了传统动画效果不真实等痛点,有诸多核心功能,技术优势明显,在多领域有高应用价值。
RL救不了泛化性!揭示LLM数学Reasoning的深层瓶颈
大型语言模型在数学竞赛级任务依赖机械化推理,现有评测集有缺陷。UC Berkeley团队提出OMEGA基准量化其数学泛化能力,实验揭示复杂度引发性能崩塌等问题,指出LLM创新组合难,给出改进方向。
用Cursor做UI,最有效的两个方法
作者黄益贺分享用Cursor做UI的两个方法,免费法是用Gemini等生成JSON配置贴到Cursor;付费法是API调用Vercel的v0模型。还提及添加动画提升体验及前端UI开发工具箱。
SIGIR 2025 | 解决扩展和迁移难题,华为新加坡提出InstructRAG,提升高达19%
大语言模型任务规划面临可扩展性和可迁移性挑战,华为新加坡团队提出 InstructRAG 方案,通过多智能体协同架构实现指令图扩展与少样本任务迁移,在多数据集测试中性能提升高达 19.2%。
LeCun新公司10.3亿美元种子轮融资,三顾茅庐拉谢赛宁入伙
图灵奖得主LeCun主导的AMI获10.3亿美元种子轮融资,投前估值35亿美元。团队抛弃大模型路线,转向联合嵌入预测架构,为通用人工智能提供新解法,还将落地多领域,且承诺开源研究。
一个大脑搞定所有模态,百度ERNIE 5.0技术报告公布
模型发布近3个月后,百度ERNIE 5.0技术报告公布。其底座用超级稀疏架构,参数量万亿但推理激活参数不到3%,实现四种模态原生自回归统一,还在路由调度、训练范式等多方面有创新。
FUTURUS未来黑科技徐俊峰:侧翼突围,构建AR全栈解决方案|甲子光年
2026崇礼论坛上,FUTURUS未来黑科技徐俊峰指出AI产业面临瓶颈,创业者应‘侧翼突围’。他认为以汽车挡风玻璃为介质的AR技术是数据闭环关键切口,还描绘了AR全栈解决方案赋能车厂的商业蓝图。
面壁小钢炮 VoxCPM-TTS:开源端到端 TTS,轻量高效低延迟
面壁提出基于扩散自回归建模的端到端语音生成模型 VoxCPM,构建于 MiniCPM - 4 之上。它克服传统离散 token 方法缺陷,实现语义与声学特征解耦,有上下文感知语音生成和零样本语音克隆能力,低延迟。
什么都不做就能得分?智能体基准测试出现大问题
随着AI智能体走向实际应用,其基准测试变得至关重要。但现有基准测试问题多,如WebArena判错答案、τ - bench给无操作智能体高正确率。文章提出有效性判据和ABC清单,还揭示主流基准测试诸多问题。