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蚂蚁集团旗下灵波科技开源具身智能模型及世界模型LingBot-World,它将视频生成模型进化成可交互世界模拟器,采用多阶段进化策略,有涌现记忆等能力,虽有不足,但为开源社区构建世界模型迈出坚实一步。
2025 AI 趋势报告:Agents 正在跨越鸿沟
《2025 AI 趋势报告》指出,AI 智能体跨过鸿沟被广泛采用,能力比肩人类,成本优势显著,影响招聘。能源成制约,生成式 AI 普及快,收购成主要退出路径,虽估值高但基本面尚好,还分析了下一波创业切入点。
单卡4090也能高质量视频编辑!西湖AGI Lab无训练框架FlowDirector来了
视频编辑门槛高、现有方法开销大且效果不佳。西湖大学AGI Lab团队提出无需训练的FlowDirector框架,可将基于流的视频生成模型改造成编辑工具,质量高、功能广、开销低,解决了时序、结构和编辑幅度问题。
1 分钟,我在百度 App上免费部署了OpenClaw
OpenClaw热度高,但原生部署折腾且成本高,应用少。百度App提供免费轻量部署入口,耗时不到一分钟;百度智能云0.01元可进阶部署。实测它在信息搜集和代码生成任务表现好,但也有局限。
模力工场 030 AI 应用榜:字节新品硬刚 Sora,“随变”登顶榜首
模力工场第 030 周 AI 应用榜揭晓,32 款应用上架,从社区声量高的应用中精选十款。涵盖创作、学习、智能自动化、心理疗愈等领域,上榜应用凸显 AI 从‘简单生成’向‘深度交互与高效执行’转变趋势。
Scaling Law 仍然成立,企业搜广推怎么做才能少踩“坑”?
InfoQ《极客有约》X AICon 直播邀请京东颜林等探讨生成式推荐落地洞察。指出搜广推场景 scaling law 成立且在上升,还分享大模型对搜广推的改变、架构成长方式,及平衡成本等方面的经验。
剑桥揭开大模型翻车黑箱!别再怪它不懂推理,是行动出错了
剑桥大学等机构研究指出,大模型执行长时任务易翻车,问题不在推理而在执行能力。研究人员评估多个指标,发现单步准确率提升可让任务长度指数增长,还研究了自条件化等影响及模型规模的作用。
上海AI Lab提出CANON:让RLVR自主识别优质推理模式
上海AI Lab与上海交大团队提出创新框架CANON,解决将人类先验知识融入RLVR训练的难题。它通过条件分组与对比机制,自适应放大有益指标变化趋势,在数学和逻辑推理任务上成果卓越,还能提升推理效率。
初探:从0开始的AI-Agent开发踩坑实录
作者分享从0开始开发AI Agent实现开源应用Helm Chart自动化生成的历程。介绍了定义角色、明确AI能力边界等开发要点,尝试三种Agent范式,还提及实践痛点如AI可观测性不足、Prompt工程困境等。
大模型下半场,阶跃凭什么领跑多模态之战
国内大模型竞争分资源派、技术派、国家队三阵营,多模态成竞争分水岭。阶跃星辰成立两年发22款自研基座模型,16款为多模态。其坚持理解生成一体化路线,在多模态领域有优势,还布局多应用场景。