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通义实验室最新成果WebDancer:开启自主智能Deep Research的新时代

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不是视频模型“学习”慢,而是LLM走捷径|18万引大牛Sergey Levine

UC伯克利大学副教授Sergey Levine提出,为何语言模型从预测下一词中学到很多,视频模型从预测下一帧却学得少。他指出LLM可“抄近路”模仿人类推理,像在“柏拉图洞穴”中,还探讨了AI走出困境的方法。

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科学家用AI重构《死海古卷》时间线,发现许多卷轴比原先认为的年代更早。AI模型Enoch结合碳14定年与笔迹分析首创定年方法,超越传统古文字学,还可能揭示圣经作者线索。

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谷歌推出 Google AI Edge Gallery 应用,可让用户在 Android 设备离线运行 AI 模型。它有响应快、隐私性好等优点,但网友实测评价不一,还有人认为它落后于苹果 CoreML。

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哔哩哔哩献给二次元世界的礼物—AniSora,目前最强大的开源动漫视频生成模型

动画视频生成评估挑战大,现有模型处理动画视频力不从心。哔哩哔哩推出AniSora综合系统,支持一键生成多种动漫风格视频镜头,在角色和动作表现上出色,在多维度超越当前先进模型。

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清华唐杰教授团队等发布大模型记忆架构综述,提出三维记忆分类学,将前沿工作统一到理论框架,为LLM设计指明方向,分析了隐式、显式记忆架构,还探讨混合架构挑战与未来方向。

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