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合成数据≠生成模型:一文读懂合成数据的全新范式
最新研究提出合成数据全新分类框架,突破‘生成模型=合成数据’传统认知,涵盖多种方法。还按应用层次划分场景,指出合成数据面临模型坍塌等挑战,正成新型基础设施。
盛大AI研究院新作:流式生成超越非流式,一句话让虚拟人动作丝滑如真,推理延迟仅1帧
盛大AI研究院与东京大学联合提出FloodDiffusion,首个基于定制化扩散强制的流式人体动作生成框架。它能零延迟生成无限长动作序列,解决了现有方法的问题,在多数据集评估中表现优异。
1M 参数干翻 200M!时序预测选模型,你可能一直都选错了
近期时序预测领域新模型频出,作者开源的 QuitoBench 显示,参数量仅 1M 的 CrossFormer 击败大模型夺冠。它还揭示模型选择与历史数据长度有关,且数据边际收益高于参数。
生成率从8%到60%:快手智能测试用例生成系统的四阶进化
快手研发效能团队构建智能用例生成系统,实现从手动编写到审核校验的模式转变。该系统历经四阶架构演进,将用例生成率从 8% 提升至 60% 以上,成为公司测试人员日常使用的标准化生产力工具。
Anthropic 那个“强到不敢发”的模型,终于来了!
今天凌晨,Anthropic 发布新模型 Claude Mythos Preview,它曾被指‘强到不敢发’。该模型能力跃升,尤其网络攻防能力突出,但因具‘双重用途’仅向少数伙伴开放,用于防御性网络安全项目。
AI Agents的DeepSeek顿悟时刻:AutoHarness
文章介绍开源项目「Aha」— AutoHarness,这是面向AI Agent的自动化Harness Engineering轻量级治理框架,能让智能体迎来顿悟时刻。对比了其与LangGraph、OpenAI SDK能力,还给出核心架构、安装及使用示例。
信息量极大!黄仁勋最新论断:AGI已实现,OpenClaw是AI界iPhone,未来将有10亿程序员
黄仁勋与Lex Fridman深度对谈,分享英伟达发展历程、管理方式、技术趋势等见解。他认为AGI已实现,OpenClaw是Token时代的iPhone,未来将有10亿程序员。还探讨了算力瓶颈、供应链、电力等问题。
PyPI遭投毒!LiteLLM用户Python启动就中招,个人凭证秒泄露
PyPI被投毒,LiteLLM的1.82.7和1.82.8版本被植入信息窃取程序,安装后SSH密钥等数据会泄漏。该漏洞源于Trivy被篡改,攻击者借此发布恶意版本。已给出自检流程,供应链攻击或常态化。
ICLR 2026 | ESC — 解构一步生成,厘清细节,探寻本质
西湖大学研究人员针对一步扩散生成模型复杂性问题,提出统一设计框架,对代表性模型进行组件级分析,定位关键误差来源,提出ESC变体,在ImageNet 256×256上取得优异成果。
OpenClaw 闭门局:和 30 位创业者一起聊聊,真正值得关注的 Agent 生态位在哪?
OpenClaw带火了Agent,带来整个Agent生态重建机会。在第四期AI产品市集Meetup上,30多位创业者探讨创业机会,涉及Token消耗、支付、硬件、记忆等方面,还讨论了创业策略。