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一篇Graph+AI Agents最新技术综述
该综述提出分类框架组织Graph与AI Agents领域研究进展,详细探讨图技术在AI代理规划、执行、记忆和多代理协调等核心功能中的作用,还提及代表性应用、挑战和未来机遇。
Labubu换装记!让视频换装变得如此简单!基于扩散Transformer的视频虚拟试衣新突破
今天介绍开源项目MagicTryOn,它是基于大规模视频扩散Transformer的视频虚拟试衣框架,能实现高质量视频换装。采用三项关键技术创新,支持图像、视频试衣及定制化方案,目前仍在积极开发。
训练提速4.6倍!FP4+BF16双轨并行,NVIDIA×港大×MIT联手重新定义扩散模型训练速度上限
NVIDIA、港大、MIT团队提出Sol - RL,采用「FP4先探索、BF16再训练」框架,将扩散模型训练收敛速度最高提至4.64x,在速度与对齐效果间给出工程可行解法。
AI时代,这三个认知你需要转变
文章指出多数人用AI和用搜索引擎无异,分享三个认知转变。一是从需求侧到供给侧,要思考创造新能力;二是Coding成新‘识字’,需理解代码逻辑与AI协作。
我这半年看过最好的 Vibe Coding 技巧
OpenAI 创始成员 Andrej Karpathy 在 X 阐述 Vibe Coding 实践,提出建立三层结构让不同工具各司其职完成开发。介绍不同场景适用工具,还谈及‘后代码稀缺时代’焦虑,给开发者带来启发。
一场「狼人杀」,考倒了一堆大模型
南开大学等机构设计 InMind 评测框架,在 Avalon 游戏对 11 个前沿大模型测试。多数模型停留在表层模仿,仅少数推理增强模型有初步‘风格敏感性’,未来人机交互应关注‘像不像’。
任务级奖励提升App Agent思考力,淘天提出Mobile-R1,3B模型可超32B
现有Mobile/APP Agent依赖动作级奖励,难应对变化环境。淘天集团团队提出Mobile-R1框架,采用三阶段训练,结合任务级奖励,实验显示其表现超基准,团队还计划开源资源。
我押注12亿美元买下当年移动界的“OpenAI”,却眼睁睁看它49天夭折
本文讲述 WebOS 系统兴衰史。惠普前 CTO Phil McKinney 力主 12 亿美元收购有潜力的 WebOS,但因 CEO Leo Apotheker 决策失误,系统 49 天夭折。这警示决策需系统性思维框架。
数据减少超千倍,500 美金就可训练一流视频模型,港城、华为Pusa来了
香港城市大学与华为香港研究所合作推出 Pusa 项目,它基于 FVDM 理论,可极低成本微调大规模预训练视频模型,成本降超 200 倍、数据减少超 2500 倍,代码已开源。
Agent记忆系统:6大核心操作全景解读
自LLM进入Agent时代,记忆模块成研究重点。以往研究有缺憾,作者提出全面AI记忆研究框架,对记忆表示分类,引入六种基本记忆操作,并映射到多方面,还阐述各部分具体方法。