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清华&巨人网络首创MoE多方言TTS框架，数据代码方法全开源
清华与巨人网络联合首创 DiaMoE-TTS 多方言 TTS 框架，数据、代码、方法全开源。它基于 IPA 体系，有 MoE 架构和低资源适配策略，在多语种验证，为方言语音合成提供低成本、可扩展方案。
腾讯开源全新动作迁移模型FlexiAct，人物 & 动物都支持
当前动作定制方法在应对多样化主体和场景时适应性差，清华与腾讯提出FlexiAct模型。它引入RefAdapter和FAE，能在空间结构差异大或跨域场景中精准适配动作，保持外观一致，表现优于其他方法。
博士学位答辩PPT分享 | 基于机器学习的复杂流场预测方法研究
左奎军博士论文聚焦基于机器学习的复杂流场预测，以多种对象构建智能流场预测网络架构，发展耦合求解方法，剖析核心要素影响，提出多个创新模型和策略，还分析了不同模型在流场预测中的表现与问题。
扩展外部测试时Scaling Law，中关村学院新发现：轻量级验证器可解锁LLM推理最优选择
文章聚焦大语言模型‘测试时扩展’，指出内部方法接近瓶颈，外部方法的传统实现有缺陷。提出 TrajSelector 策略，用轻量级打分模型复用隐状态打分，训练无需手动标注，实验显示性能增长稳定。
1M 上下文时代太费 Token，告诉你我的 Coding Agent 省钱方法
当下GPT-5.5等模型原生支持1M上下文，虽能支撑长任务，但易被噪音干扰且费Token。作者以Claude Code为例，介绍做好会话管理的多种省钱方法，如根据任务选择会话策略、利用rewind功能等。
OpenAI挖到最新菲尔兹奖得主，字节刚出炉的科学家计划在瞄准谁？
今年菲尔兹奖得主之一Jacob Tsimerman将入职OpenAI安全部门。当下顶尖科学家流向头部大模型公司，AI与前沿科学融合成趋势。字节发布Seed STEM科学家计划。大模型下半场比拼基础研究，构建评测基准很重要。
AAAI 2026 Oral | 拒绝「一刀切」！AdaMCoT：让大模型学会「看题下菜碟」，动态选择最佳思考语言
多语言大模型面临语言选择难题，现有跨语言推理方法存在缺陷。新加坡研究团队推出AdaMCoT框架，通过自适应路由机制动态选语言推理，提升跨语言事实推理准确性与一致性，效果超越传统方法。
任意图像+视频=无限创意！港科大BiCo：AI视频进入组合时代，随意换角
BiCo是创新AI视觉内容生成方法，能灵活组合图像和视频视觉概念实现可控编辑。它解决现有方法在概念提取和组合上的问题，在多方面表现优异，可用于视频制作、艺术创作等领域。
性能提升11.74%！腾讯优图提出激励推理，专攻复杂指令
现有大语言模型处理复杂指令能力不足，腾讯优图研究团队提出激励推理方法。该方法能提升LLM处理复杂指令表现，在1.5B参数LLM上性能提升11.74%，媲美8B参数模型。
AI4S又一瓶颈被攻克：两个AI「吵架」，让科研代码部署成功率突破95%
科学软件大多难直接运行，制约AI4S与Agentic Science发展。Deploy - Master应运而生，是一站式自动化工作流。Search Agent筛选工具，Build Agent用双模型辩论机制使部署成功率超95%，为科学智能体交互打基础。