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西交大提出QQWorld:仅需10行代码,世界模型成功率提升5.33个百分点

2026 年 3 月 Yann LeCun 等人提出 LeWorldModel,西安交通大学研究团队发现其存在问题,进而提出 QQWorld,用分位数—分位数匹配替换原有的 EP 正则,提升了规划成功率,还提出 Cross - Batch QQ 解决显存问题

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一等奖20万,大佬们出题,最硬核视频生成全球挑战赛开启!

首个AI视频生成全球挑战赛来袭,多位大佬发起,20万大奖待拿。大赛聚焦AI视频生成「一致性」挑战,设主赛道创意赛道,分别面向技术派创作者,旨在推动视频生成技术发展。

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字节跳动Seed1.5-VL复杂图表精准抽取,Deep Think是多模态未来的主流

文章介绍字节跳动的Seed1.5-VL模型,它能精准抽取复杂图表,处理模糊图片、推理几何题。其由视觉编码器LLM组成,预训练语料丰富,后训练结合多种方法,推荐在huggingface体验。

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LLM省钱大测评!48块GH200,首个百亿级参数量实证

EfficientLLM项目聚焦LLM效率,提出三轴分类法六大指标,实验覆盖多方面。研究表明效率优化需权衡,最优策略因任务模型规模而异,且相关技术可迁移到跨模态模型,成果将开源。

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大语言模型逻辑评估

现有归因问答评估方法有‘归因短视’问题,研究团队提出 LOGICSCORE 框架,从三维度量化推理质量。在多数据集测试多款 LLM,发现专有、开源模型等存在不同逻辑问题,还分析典型逻辑错误。

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推理与操控能力双提升!具身机器人双系统VLA模型新突破

香港中文大学等联合提出Fast - in - Slow(FiS - VLA)统一双系统VLA模型,实现快慢系统融合。在真机仿真测试中,成功率控制频率提升显著,泛化能力强。未来计划探索动态调参机制。

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Anthropic 最新播客:如何打造下一代 Claude

Anthropic的Alex Albert上播客揭秘Claude产研流程,涵盖模型规划、用Claude处理反馈、记忆“做梦”机制、性格训练等,还谈及AI对PM工作方式的重塑,以及单向门决策框架等内容。

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字节Seed提出M3-Agent:像我们一样"记住"与"思考"的长视频理解新范式

字节Seed提出M3 - Agent,这是首个融合实时视听输入、类人记忆构建与自主推理的多模态智能体。它模仿人类记忆机制,解决长视频理解痛点,已被CVPR 2025收录并开源代码,为通用人工智能奠定基础。

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Agent记忆赛道大洗牌!LoCoMo-Refined重磅发布,主流记忆框架迎来核心检验

南京大学与上海人工智能实验室联合推出 LoCoMo-Refined,这是严苛的 Agent 记忆评测基准。它指出当前记忆评测基准有两大漏洞,在其标准下主流记忆框架得分普降,且相关数据集评测脚本已开源。

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登上NeurIPS,Genesis开创无需OCC引导的多模态生成新范式,在视频与激光雷达指标上达到SOTA水平

华中科技大学与小米汽车提出多模态图像 - 点云联合生成框架Genesis,采用两阶段架构DataCrafter模块。在nuScenes数据集实验显示,其在视频与激光雷达指标达SOTA水平,还提升了下游感知任务效果。

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