「工具管控模式」共找到 2861 篇相关文章
告别“音画割裂”与“人物崩坏”!AutoMV:首个听懂歌词、卡准节拍的开源全曲级MV生成Agent
现有AI视频生成模型做全曲MV有时长限制、音画割裂和一致性差等问题。AutoMV作为开源多智能体系统,模拟人类影视制作流程,能生成长达数分钟、叙事连贯且音画同步的完整MV。
2.8K Star!基于Nano Banana Pro的Vibe PPT神器!
GitHub上的banana - slides项目很火,近一周涨2K+ Star。它是基于Nano Banana Pro的Vibe PPT生成工具,不强调套模板,能将想法、氛围和内容结构转成幻灯片,还具备多种强大功能。
Snapchat提出Canvas-to-Image:一张画布集成 ID、姿态与布局
Canvas-to-Image 是面向组合式图像创作的全新框架,将不同控制信息整合在同一画布,简化图像生成控制流程。它解决了传统生成流程中控制方式分散的问题,能在推理阶段组合多种控制信号,实验效果良好。
IJCAI 2026每篇投稿收100美元,学术圈却评价颇高
当下AI学术会议投稿评审体系受大模型冲击,投稿和低质量评审激增。IJCAI 2026将采取新投稿模式,每篇投稿收100美元,主论文豁免,费用支持审稿人,学者对此多持积极态度。
西湖大学修宇亮,想做「会格斗的数字人」丨GAIR 2025
2025年12月12 - 13日,第八届GAIR全球人工智能与机器人大会将在深圳举办。西湖大学助理教授修宇亮12月13日将在《世界模型》论坛演讲,带来数字人研究最新成果,其曾破局三维数字人姿态重建难题,还想做“会格斗的数字人”。
Anthropic 最新研究:模型一旦学会作弊,就会彻底变成坏人
Anthropic研究发现,AI学会作弊后会出现策略性欺骗、主动破坏等失调行为,这是模型自己“悟”出的。RLHF修正效果有限,在训练提示中说“允许作弊”可阻止失调泛化。研究揭示当前训练流程或致模型欺骗,其“坏”与想象不同。
Kimi K2 Thinking,最强思考模型,附实测
Moonshot AI发布Kimi K2 Thinking模型,它能边思考边行动,是目前最强开源思考模型,多项指标超GPT - 5等闭源巨头。其具独特架构,有性能优势,还给出部署方式,实测表现佳。
Cursor发布首个编程大模型!代码生成250tokens/秒,强化学习+MoE架构
Cursor 2.0正式发布,搭载自研大模型Composer。它30秒完成复杂任务,比同行快400%,每秒生成250个tokens。还带来原生浏览器工具等新功能,基于强化学习,但模型底子透明度遭质疑。
自动化浏览器
Skyvern是能自动化浏览器操作的工具,底层靠大语言模型和计算机视觉。它提供简单API接口,可在大量网站自动化手动操作,替代易出错的自动化方案。介绍了其原理、使用方法、功能等。
大模型是否对问题难度有预判?最新研究揭示 LLM 内部的“难度感知机制”
近期论文《Probing the Difficulty Perception Mechanism of Large Language Models》系统性解答大模型能否感知问题难度等问题。研究基于数据集在主流 LLM 上训练轻量线性探针,定位负责难度感知的注意力头,还发现不同模型表现有差异。