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AI短片节创作者招募:在崇礼,用AI讲一个未来故事|甲子光年
「Future Now/未来此刻」2026夏季崇礼论坛将启幕,设立「Chongli AI Film Lab」专场论坛,发起AI短片节。面向全球创作者征集作品,有两大创作方向,生数科技Vidu全程支持,对作品有要求,还有丰厚奖励。
一个场景吃掉700MB显存!3DGS存储焦虑怎么解?这篇综述划了五个方向
过去三年,3D Gaussian Splatting(3DGS)成实时3D场景重建与新视角合成“默认答案”,但场景拓展后有显存、带宽和功耗限制。香港科大等联合发布综述,从底层数据流组织技术版图,给出优化建议和未来方向。
开源如何促进平台构建过程中的协作
在KubeCon & CloudNativeCon欧洲大会上,Marcy Paramonova和Stéphane Cusin发表演讲指出平台是协作系统,需共同标准。开源提供共享标准与统一语言,还谈到赢得信任、文化转变等方面举措。
拆解AI短剧流水线:4道技术关卡,和一个反直觉的赚钱真相
文章拆解AI短剧流水线,介绍其要解决的核心问题,用框架分析四道收敛闸门,提及主流工具组合,还算了成本账,指出产能涨但公司巨亏,赚钱关键从制作转向投流。
训练数据枯竭怎么办?首篇「数据价值密度」综述理清思路
上海交通大学与上海人工智能实验室团队发布首篇「数据价值密度」综述。提出“数据价值密度”概念并定义,建立分类框架梳理现有工作,还指出该领域面临的挑战,为大模型训练提供指南。
重生之我在AI时代当老板:让一群Agent互相PUA
MiniMax推出新Agent Mavis,可组建团队完成任务。其Agent Team分工明确,能解决单Agent在长程任务中的痛点,还将开源。此外,TokenPlan和Agent Plan合并,性价比提升。
BIGAI & 中科大团队提出 MILR: 测试时隐空间推理,让图像生成学会「边想边改」丨ICLR 2026
BIGAI与中科大等团队提出MILR,通过测试时隐空间推理,在不更新模型参数下优化图文表示,提升复杂图像生成能力。该方法在多基准测试达SOTA,还探讨了测试时扩展与奖励模型,未来有诸多拓展方向。
国产双开源:让Mac成为你的私人AI工作站
2026年3月底,Ollama将Mac版底层推理引擎换为苹果MLX框架,性能提升显著。明略科技开源Cider和Mano - P,Cider加速推理,Mano - P可操作图形界面,两者结合推动Private AI发展。
存量代码库难适配、人机边界模糊?百度拆解Coding Agent企业级落地的硬核解法
本文基于百度资深研发工程师颜志杰在2025 AICon大会演讲整理,剖析Coding Agent企业级落地三大挑战,分享百度“知识体系 + Rules建设”等实践,揭示开发者构建工程配套跨越代际鸿沟的方法。
撕开AlphaFold的神话:这根本不是AI做出了科学,只是吃了几十亿堆出的数据红利
Dwarkesh Patel与Michael Nielsen探讨科学进步识别问题。以迈克耳孙 - 莫雷实验为例,指出科学进步常先于验证闭环。还分析牛顿、达尔文等理论,质疑AlphaFold科学性,探讨AI做科学难点及外星文明技术树等。