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无限长、零掉帧!StableAvatar口型同步全新技术

当前音频驱动头像视频生成扩散模型合成长视频时难兼顾音频同步与身份一致,瓶颈在音频建模。复旦大学提出StableAvatar,首个端到端视频扩散Transformer,能无限时长生成,还介绍原理与演示效果。

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kimi K3超大杯升级背后的技术内幕

文章介绍开源模型 K3 架构设计思路。主要探讨 MoE 和 MLA 部分,在 MoE 方面提出 SiTU、Norm、QB 改进;在注意力机制选择 MLA,与 KDA 混合缓解部分问题,还谈及 DSV4、NoPE 相关特点。

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2w Star,隐私优先,打工人新选择!

云端AI会议工具存数据泄露风险,Meetily项目主打100%本地处理,解决隐私短板。它是开源AI会议助手,能实时转录音频、区分说话人、生成摘要,数据不离开设备,在GitHub获近2万Star。

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AI 企业 Day 0 出海,如何少走技术弯路?

InfoQ与多家AI出海企业交流发现,很多企业放弃常见Agent平台和流行框架,选择自研全栈平台。GMI Cloud升级产品,构建完整基础设施图谱,解决全球算力部署、模型调用和Agent商业化落地问题。

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2篇最新Anthropic论文,揭开LLM对齐新范式

Anthropic在5月连发两篇研究,揭示LLM对齐训练新范式。指出单纯模仿正确行为不足以保证安全,需在预训练与对齐微调间插入教原理阶段。研究围绕Claude模型展开,有多项关键发现,MSM方法效果显著。

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分享2篇最新Harness论文,一篇谷歌,一篇微软

在LLM Agent迅速发展的当下,如何为其设计合适的Harness成关键问题。本文分享微软M⋆和谷歌AutoHarness两篇论文,分别从记忆系统和动作约束维度提出自动化的Harness进化方法,并介绍了实验结果。

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一篇200+文献的视觉强化学习技术最新综述

NUS、浙江大学和香港中文大学对强化学习与视觉智能交叉领域进行系统梳理,归纳200余篇工作为四大主题支柱,剖析算法等进展,提炼关键趋势,还介绍LLM的RL方法、视觉RL阵地等。

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全网开测GPT-oss!技术架构也扒明白了

全网开测GPT-oss,它登顶开源模型王座,性能比肩o3-mini、o4-mini,适合本地推理。网友探索出多种用法,还推出Pro版。其架构也被扒出,官方介绍了微调方法,吴恩达等大佬也参与测评。

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解读Qwen3文本嵌入与重排序技术版图

文本嵌入和重排序是NLP和信息检索关键组件。Qwen3 Embedding、Qwen3 Rerank模型基于Qwen3基础模型构建,有三种参数尺寸。文章介绍其架构、训练方案,还给出实战代码。

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大模型系统提示词逆向(2)—— Cursor

作者研究大模型提示词注入时,用简单提示词“骗”出 Cursor 系统提示词。文中分析提示词生效原理、对 Cursor 有效的原因,还提及提示词泄露的安全问题及开发者应对建议。

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