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科研数据不再碎片化！一张可计算图，连起整个科研世界

UIUC研究团队打造ResearchArcade，将ArXiv论文、OpenReview评审等碎片数据连接成动态知识图谱。它有多源、多模态等特征，支持多种格式数据导入导出，定义了六个任务，验证了图结构在科研数据处理中的作用。

上海交大等团队提出LatentUM架构，摒弃像素解码中介，在共享语义潜空间跨模态思考。它用MBAQ技术转化视觉特征，设计MoME架构，还能自我反思、规划路线、模拟世界演变，表现出色。

EmoStyle由深圳大学可视计算研究中心黄惠教授课题组完成。它解决图像情感风格化两大挑战，提出有效方法、构建数据集、设计模块。实验显示其平衡情感与内容，还能扩展到文生图。

Adobe Research等团队对REPA展开研究，发现驱动目标表征生成性能的是空间结构而非全局性能。基于此构建iREPA，代码不到4行，能提升REPA收敛速度，在多方面表现出色。

南京大学、腾讯优图实验室和新加坡国立大学发布DiP框架，即将开源。该框架不依赖VAE，仅增0.3%参数量，推理提效10倍，在ImageNet获1.79的FID分数，解决扩散模型在像素空间难兼顾质效的问题。

传统视觉 Tokenizer 存在缺乏高层语义信息、冗余度高、表征混乱等问题。香港大学 CVMI Lab 和阶跃星辰 AIGC 团队提出 VFMTok，用预训练视觉基础模型构造视觉 Tokenizer，实验显示其性能优异。

ROMA是元代理框架，以递归分层结构解决复杂问题，有并行问题解决、透明开发等优势。它通过计划 - 执行循环处理任务，介绍了安装选项、技术栈，还有预构建代理展示功能。

Menlo Ventures 报告显示，Anthropic 超越 OpenAI 成企业 LLM 市场新王者。代码生成成杀手级应用、强化学习成扩展路径、Agent 时代到来支撑其胜利。企业重性能，支出从训练转向推理。

在电商和数字营销领域，现有框架呈现效果不佳。字节推出DreamActor - H1框架，基于扩散变换器，集成Seaweed - 7B模型，能生成高保真人机交互视频，有效果突破但也存在局限。

近日，概念CoRT火了，它在CoT基础上加了“递归思考”，能让AI递归思考响应、生成替代方案并选最优，结合“结构化自我批判”提升推理力。不过网友质疑它是“新瓶装旧酒”。