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AST | 西工大崔榕峰、张伟伟等:基于物理约束与双并行注意力UNet++的高保真度三维机翼流场重构研究

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文章详尽介绍AI Agent框架,从理论到实践,涵盖多种模式、主流框架对比,强调上下文工程是核心,还给出极简框架实现及应用示例,虽有不足但能助看清Agent本质。

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让AI自动生成工作流

不会搭建工作流没关系,可让AI自动生成。如用Claude帮搭建n8n工作流,它生成JSON文件,复制粘贴到n8n配置节点即可用。介绍n8n特点,还讲了Claude自动生成n8n工作流的操作步骤。

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腾讯开源智能体新框架:不用训练无需充值,用开源模型实现SOTA Agent

智能体框架是推动智能体生态发展的基础设施,但现有框架存在上手门槛高、依赖闭源模型等问题。腾讯优图实验室开源Youtu - agent框架,无需训练模型、不依赖闭源API,性能领先,有多个核心亮点和典型应用案例。

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李飞飞团队新作:简单调整生成顺序,大幅提升像素级图像生成质量

长期以来,AI生图面临潜空间模型细节损耗、像素空间模型结构混乱速度慢的矛盾。李飞飞团队最新论文提出Latent Forcing方法,通过重排生成轨迹,让像素扩散模型找回效率并刷新SOTA。

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随着大模型能力突破,Agent 从概念走向应用,各类框架不断涌现。清华系团队发布开源框架 Cooragent,获 1.9k stars。创始人王政分享 Agent 发展洞察,指出大模型能力提升推动 Agent 商业化,还探讨 MCP、框架等多方面问题。

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TransDiff--最简洁的AR Transformer + Diffusion图像生成方法

文章分享图像生成新方法TransDiff,它结合AR Transformer与Diffusion,提出MRAR范式。通过Q&A解答其使用Transformer原因、小Diffusion Deocder效果等问题,还指出它有连续帧生成潜力,将用于视频生成

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ICCV2025 | 多视图生成新范式-利用自回归模型探索多视图生成

本文介绍自回归生成多视图图像方法 MVAR,能从先前视图提取引导信息增强一致性,拉近与基于扩散方法的图像质量差距。解决了多模态条件控制和数据有限问题,展示出强指令遵从与多视角一致性。

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让AI生成视频「又长又快」:Rolling Forcing实现分钟级实时生成

南洋理工大学与腾讯ARC实验室联合研究,由博士生刘坤昊等完成,提出Rolling Forcing方法,通过滚动窗口联合降噪等创新设计,突破实时长视频生成瓶颈,实现分钟级实时生成,还支持交互控制,但仍有优化方向。

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清华系DeepSeek时刻来了,硅谷沸腾!单卡200倍加速,视频进入秒级时代

清华大学TSAIL实验室与生数科技开源视频生成加速框架TurboDiffusion,引发全球AI社区热议。它能在几乎不影响生成质量的前提下,让视频生成速度飙升100 - 200倍,将AI视频带入实时生成时代。

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