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2025.7.4上午 | 视觉智能驱动的多模态对齐与推理的近期系列工作分享 - 复旦博士生王思尹
本次分享由复旦博士生王思尹围绕‘视觉智能驱动的多模态对齐与推理’展开,介绍多模态大模型探索研究,涉及跨模态组合语义理解、视觉参与推理及基于视觉建模世界完成行动等内容。
全新唇同步技术OmniSync,遮挡,侧脸不在话下
唇同步对创建逼真视频内容很重要,但现有方法在身份一致、姿势变化等方面有局限。中国人大携手快手提出OmniSync,引入无需掩膜的训练范式,保证身份和姿态一致,能适应复杂场景,还建立AIGC - LipSync基准。
33%!Claude、GPT、Gemini 在真实网站上集体翻车,ClawBench 把 AI agent 打回原形
ClawBench让AI在144个真实网站执行153个日常任务,结果惨烈,如Claude Sonnet 4.6每三任务翻车两个,GPT - 5.4仅完成10个。它还揭示AI在真实环境的问题,为评估模型提供标尺。
夜间感知新突破!北航等提出红外主导的高效目标检测方案 | ECCV'26
在复杂视觉场景中,传统RGB - IR多模态检测方法在低照度等场景下因RGB退化影响检测效果。北航等团队提出的InfraNet,以红外为主,用质量感知机制控制RGB引导,在多数据集取得强竞争力结果。
Mastra 还是 LangGraph.js?选型先看三条断层线
2026 年上半年,TypeScript 团队做 AI Agent 常面临 Mastra 和 LangGraph.js 选型难题。二者功能清单趋同,但工程哲学不同。文章从语言原生与跨语言移植、缩到零的 serverless 与常驻的持久化、完整工具箱与自由原语三条断层线分析选型依据。
让大模型指哪打哪的Multi-Agent路由新范式
随着MCP生态兴起,一个Assistant背后可能挂数百工具/子Agent,传统检索方式有成本高、埋没工具等问题。作者提出Tool-to-Agent Retrieval新范式,实验显示指标全面提升,证明工具细节能补足语义。
Meta 新成立超级智能实验室,让大模型RAG推理速度飙升30倍
Meta新成立超级智能实验室(MSL),首篇论文REFRAG将RAG推理速度提升30倍以上。它先把上下文压缩成摘要再解码,减少计算量和延迟,在多任务测试中表现出色,为大模型部署提供实用方案。
2篇最新论文,把Deep Research讲透了~
阿里开源Tongyi DeepResearch热度高,文章分享两篇相关技术综述。介绍Deep Research是代理研究新范式,阐述其四大核心模块、优化方法、数据处理、奖励机制,还提及开源系统亮点及相关论文。
狂揽 9.9K star!比Selenium更好用的网页自动化利器,功能超强,太6了!
本文分享开源项目 SeleniumBase,它包装 Selenium 的 WebDriver API,功能强大。支持主流浏览器,内置测试框架,能搞定防爬检测。有智能等待等特色,安装简单,GitHub 有大量示例。
windsurf分享了他们对构建Agent应用的认知。
windsurf发表博客讨论Agent,指出构建Agent应用存在认知误区,分享灵魂四问分析框架评估其‘含金量’,还提到苦涩教训,提醒警惕过度设计,拥抱规模化、通用化方法。