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大模型破译甲骨文创下新SOTA!复旦团队推出新框架

复旦大学团队提出基于部首和象形分析的可解释甲骨文破译框架,构建PD - OBS数据集。该框架在公开基准数据集上准确率高,零样本破译能力强,能输出可解释分析文本,助力考古破译。

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刚刚,李飞飞主讲的斯坦福经典CV课「2025 CS231n」免费可看了

斯坦福大学经典CV课程《CS231n:深度学习与计算机视觉》(2025春季)正式上线,学生能学习实现和训练神经网络。课程由李飞飞等四人主讲,全部18个视频可在Youtube免费看。

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腾讯与中科院联合提出R-4B,一个能自动决定是否思考的多模态大模型

多模态大语言模型“始终思考”模式有缺陷,腾讯混元团队与中科院自动化所联合提出R - 4B,通过双模式退火训练和双模式策略优化实现自动思考,在多评测中达SoTA,省资源且效果好。

深度学习自然语言处理
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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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阿里开源 Vivid-VR!带来逼真连贯的视频修复

阿里开源 Vivid - VR 用于视频修复,基于 T2V 模型结合 ControlNet 保证画面一致性。它引入概念蒸馏训练策略,设计控制特征投影器和双分支 ControlNet 连接器,实验展现出优异表现。

带你学AI
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动动嘴,AI自己打开小红书、高德地图帮你干活了,国产Agent深度体验

作者为测试AutoGLM能否提高AHPU,用两个实测案例展示其功能,还拆解产品技术,介绍其进化历程。AutoGLM虽有不足,但已接近作者期待的产品形态,未来有望持续进化。

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从大数据到好猜想:如何用大模型做市场研究?

文章指出大模型重塑用户需求调研,并非按常规用AI获取和清洗数据,而是让模型扮演真实用户。以品牌分析社交媒体数据为例,探讨大数据局限,还介绍‘好猜想’标准,最后说明Atypica.AI能构建消费者智能体解决归纳问题。

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多突触神经元模型问世,国内团队打造类脑计算新引擎,登上《自然·通讯》

当前人工智能高能耗问题凸显,脉冲神经网络被认为更具生物合理性、能效更高,但缺乏平衡计算效率和生物合理性的脉冲神经元模型。国防科技大学与中科院团队合作提出 MSF 脉冲神经元模型,相关研究发表于《自然・通讯》。

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40.9K Star 数据可视化神器!Json数据处理领域的“瑞士军刀”!

在数据驱动场景中,解析复杂嵌套JSON结构费时费力。GitHub上标星40.9K的开源工具JSONCrack,能将JSON数据可视化为交互式节点图,还有转换、格式化等功能,使用简单,应用场景广。

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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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