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巧妙！一个传统技术让国产视觉基础模型直接上大分

格灵深瞳的Glint - MVT视觉基础模型表现出色，线性探测准确率高于CLIP等，下游任务效果佳。其引入间隔Softmax损失函数，结合虚拟类别构造等优化方案提升性能，团队专注视觉研发，务实开放。

加州大学旧金山分校团队提出CellTransformer算法，几小时完成5只小鼠脑图谱绘制，还绘出新脑区。该算法能准确对齐已知脑区，可扩展到多动物数据集，未来有望用于人类大脑及其他器官研究。

据彭博社记者爆料，苹果预计明年春季推代号“世界知识问答”的AI搜索引擎，与ChatGPT等竞争；当下倾向用谷歌模型支持Siri部分功能。此前曾考虑收购Perplexity，现风向转变。

今天凌晨，OpenAI联合创始人宣布与美国联邦政府达成合作，为各机构提供ChatGPT服务，每年仅收1美元。此为《美国AI计划》一部分，能实现政务流程自动化，还保障数据安全。

近年来基础模型在具身智能领域能力惊人，但在真实部署中常‘用不好’。卡耐基梅隆大学与伯克利人工智能研究院团队提出 FOREWARN 框架，结合‘世界模型’与‘多模态语言推理’，解决部署智能难题。

随着视频生成模型发展，影视级长视频需多镜头序列及自然转场，这成新挑战。上海人工智能实验室团队提出 CineTrans 模型，基于掩码机制实现自动化转场，还构建 Cine250K 数据集，实验效果超基线。

文章介绍从零训练ChatGPT级别大模型的全流程、高昂成本，指出这对多数企业不现实。建议企业战略从构建转向应用，通过租用API或微调开源模型利用大模型，将专有数据视为核心资产。

今天凌晨，Hugging Face开源顶级小参数模型SmolLM3，参数30亿，性能超同类。它有128k上下文窗口，支持6种语言、双推理模式。架构细节等全开放，联合创始人强烈推荐，称是3B领域SOTA。

美国东北大学等机构研究者提出OPeRA数据集，采集真实用户在线购物行为，支持系统评测LLM个体化行为预测能力。实验显示当前主流LLM在模拟人类行为上表现有限，揭示其能力边界。

EmoStyle由深圳大学可视计算研究中心黄惠教授课题组完成。它解决图像情感风格化两大挑战，提出有效方法、构建数据集、设计模块。实验显示其平衡情感与内容，还能扩展到文生图。