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1052篇文献!上海AI Lab发布科学LLM综述:从数据基础到Agent前沿

上海AI Lab主导,25家研究机构共同梳理270+训练集、190+评测集,提出科学数据分层框架与智能体闭环科研新范式。还介绍了模型演进、数据情况、评估基准等,指出数据缺陷并展望走向科学家智能体的三步。

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一句话生成无限逼真3D场景!匹兹堡大学新作直击VLM空间推理软肋丨CVPR'26

VLM在3D空间推理上表现不佳,且缺乏合适测试基准。匹兹堡大学团队提出InfiniBench框架,用LLM Agent迭代优化和聚类策略,可按需生成3D场景,还能精准定位大模型空间推理缺陷。

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变更即指标:用交付信号度量系统可靠性

系统变更是生产事故主因,本文提出聚焦变更可观测性的指标框架,介绍可扩展架构采集展示指标。定义业务和技术指标,构建以事件为中心架构获取数据,还阐述以数据驱动改进变更交付过程。

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能导出 PSD 的 AI 设计工具,出现了

国内 Seede AI 团队发布海外新产品,无需写咒语,填文案信息就能让 AI 搞定排版等。它生成可编辑源文件,适合有内容但不会设计的人,还支持多格式导出,不过不擅长创意生图。

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LLM-in-Sandbox:给大模型一台电脑,激发通用智能体能力

来自中国人民大学、微软研究院和清华的研究者提出LLM - in - Sandbox范式,让大模型在代码沙盒完成任务,实验显示其能提升多领域表现,无需额外训练,还能减少token消耗,研究者认为应取代纯LLM推理。

机器之心
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AGI前夜重磅:RL突破模型「认知上限」,真·学习发生了!

AI研究圈争论RL能否赋予模型超越基础模型的推理能力。UC Berkeley等团队提出DELTA框架,观察到“RL grokking”现象,还设计新任务验证,提出两阶段奖励调度,总结两种模式等,为争论带来新依据。

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EMNLP2025 | 解耦视觉与推理,港大探索视觉语言模型"眼智分离"新范式

当前大视觉语言模型处理复杂推理任务时,常过分依赖语言知识,忽视图像关键信息。港大等团队提出ProReason框架,其蒸馏的ProReason - VL和ProReason - Q3模型性能提升显著,为LVLMs发展提供方向。

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16K星 Zep凭一张“动态记忆图”吊打一众Graph RAG

现有的RAG框架多依赖静态文档检索,无法满足企业对动态知识整合的需求。本次分享的Zep提供新型智能体记忆层服务,通过核心组件Graphiti动态整合数据,在LongMemEval基准测试中表现出色。

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港科大&北京人形提出LOVON:足式机器人开放世界全域目标追踪新范式!

港科大广州联合北京人形创新中心推出LOVON框架,融合大语言模型、开放词汇视觉检测和语言 - 运动映射模型,解决足式机器人开放世界全域目标追踪难题,有抗干扰视觉处理等优势,性能超传统方法。

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长篇动画上色稳如老狗!全新开源LongAnimation

动画上色是制作长篇动画时“烧脑”又“烧钱”的环节,现有AI主流方法多为局部处理,易导致色彩漂移、风格不统一。中国科学技术大学团队提出动态全局 - 局部范式,构建LongAnimation框架,可确保长动画色彩一致。

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