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头号玩家照进现实!NTU发布世界模型交互新范式,攻克主动操作难题

南洋理工大学MMLab团队推出Hand2World,让AI世界模型能真正互动。它摒弃旧有遮挡误导,用3D手部结构与射线编码解耦手与头运动,实现闭环持续交互,基于单目视频全自动标注,为AR、机器人交互铺路。

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AI记忆系统首获统一框架!6大操作让大模型拥有人类记忆能力

香港中文大学等团队发布AI记忆机制综述,首次构建统一框架,划分记忆类型,提出六种操作,探讨关键主题,还对比人类与AI记忆,指明未来AI记忆系统需突破瓶颈,迈向认知跃迁。

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AI集体“听不懂”!MMAR基准测试揭示音频大模型巨大短板

MMAR基准测试对30款音频相关模型进行测试,结果显示,多数开源模型面对复杂音频推理任务远未达实用水平,音乐任务中所有模型表现不佳,且有显式推理能力的模型表现更优。

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以小博大!Nanbeige4-3B重磅开源:硬刚Qwen3,挑战小模型能力新高度

近年来大语言模型参数膨胀,成本升高,业界重注小语言模型。近日,Boss直聘南北阁大模型实验室发布仅30亿参数的Nanbeige4 - 3B,在多方面媲美甚至超越通义千问Qwen3系列模型,开源印证小模型潜力。

AIGC开放社区
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多模态模型挑战北京杭州地铁图!o3成绩显著,但跟人类有差距

近年来,多模态大模型在多种场景取得进展,但能否‘看懂图’存疑。西湖大学等团队提出评测基准ReasonMap,评估模型在地铁图理解中的能力,发现主流模型有瓶颈,闭源模型虽优但仍逊于人类。

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模型Agent的核心还是prompt? 目前有什么挑战?

文章指出大模型Agent核心并非Prompt,而是工程化架构设计、工作流编排与数据闭环。介绍Flow Engineering等概念及工具,分析规划、记忆、工具使用要点,还谈及开发面临的延迟、稳定等挑战,并给出应对建议。

深度学习自然语言处理
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普林斯顿团队领衔发布最强开源数学定理证明模型:32B性能大幅超越前代SOTA DeepSeek 671B

近日,普林斯顿大学牵头多机构推出开源数学定理证明模型 Goedel-Prover-V2。其 32B 旗舰模型在多基准测试超 DeepSeek-Prover-V2-671B,8B 小模型特定基准性能与之持平。该模型有三项关键创新,团队已公开模型及数据集。

机器之心
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SOTA级的Embedding模型!F2LLM模型、数据、代码全部开源,人人可用

Embedding 模型应用广泛,但主流模型训练困难。蚂蚁集团与上海交大推出 F2LLM,含 0.6B、1.7B、4B 系列模型,仅用六百万数据微调基座,在 MTEB 榜单领先且完全开源。介绍了其数据、训练、测评等情况。

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揭秘夸克首个高考志愿大模型!蒸馏数百名人类专家经验、Agent 可完整生成志愿报告

6月12日,夸克发布国内首个高考志愿大模型,上线‘高考深度搜索’等三大核心功能。其‘志愿报告’以Agent运行,能输出完整报告;模型经多阶段训练,搭载最大高考知识库,为考生提供精准志愿填报服务。

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AI 的下一个战场:端侧模型崛起

模型退烧,小模型接棒。腾讯、阿里等大厂纷纷官宣小模型成果,英伟达、OpenAI 等也有相关动作。端侧模型赛道广阔,但技术含量不低,面壁智能在端侧模型探索上成果丰硕,其 MiniCPM 系列不断迭代,还在多领域落地。

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