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GitHub热搜,腾讯黑科技炸场!PhotoMaker:10秒定制真人级头像,百万开发者已疯狂

PhotoMaker是腾讯ARC实验室联合南开大学发布的人像图像生成项目,荣膺CVPR 2024。它能秒级生成高质量人像,有高保真ID嵌入等机制,V2版升级显著,适用多场景,比同类项目优势明显。

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去掉像素中介!上海交大让AI边看边想边画,用同一个“大脑”跨模态推理

上海交大等团队提出LatentUM架构,摒弃像素解码中介,在共享语义潜空间跨模态思考。它用MBAQ技术转化视觉特征,设计MoME架构,还能自我反思、规划路线、模拟世界演变,表现出色。

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TPAMI 2026 | 仅用两个变量破解混杂因素:CIC实现动力学因果推断与混杂变量重构

上海交通大学陈洛南团队与西北工业大学张绍武团队合作,在《IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence》发表成果,提出动力学因果判别框架CIC,能在有未观测混杂变量时,借观测数据识别因果、重构变量与网络。

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千万级标注成本归零!CVPR 2025清华团队成果:相机的“自运动”就是最好的老师

以往空间音频模型受限于采集条件和标注成本,清华和密西根大学团队在CVPR 2025给出新路径,利用相机自运动作监督信号,让模型从互联网视频学三维空间音频感知,成果入选会议Highlight。

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AI时代,最老的设计哲学反而最有效

50年前的Unix哲学‘万物皆文件’和‘文件夹即应用’正以意想不到的方式回归。过去因‘人类可理解性’被推崇,如今因AI能操作而重获重要性,文件夹成‘智能空间’,AI成其操作系统。

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MoCa:首个大规模双向多模态表征模型

为解决VLM用于嵌入的痛点,中国人民大学等机构研究者提出MoCa框架,可将单向注意力VLM训练成双向多模态编码器。它分两阶段,实验效果好,未来可拓展模态、提升多语言适应等。

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打破资源瓶颈!华南理工&北航等推出SEA框架:低资源下实现超强多模态安全对齐

本文介绍北航彭浩团队的 SEA 框架,针对多模态大模型低资源安全对齐难题,用合成嵌入替代真实数据,突破资源瓶颈。还构建 VA - SafetyBench 评估安全风险,实验验证了 SEA 低资源、高泛化优势。

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罗福莉C位亮相小米,离职DeepSeek后首次官宣

罗福莉今日官宣加入小米任MiMo团队负责人。此前就有她被雷军高薪挖到小米的传闻。她学术成果出色,曾在阿里达摩院、DeepSeek工作。小米MiMo剑指空间智能,与雷军的人、车、家全生态适配。

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李飞飞发布Atlas,世界模型进入新时代

李飞飞创业公司 World Labs 发布新一代世界模型 Atlas,它是全模态模型,能处理四模态数据。其核心为空间上下文设计,评测成绩不错,应用场景丰富,公司发展节奏密集,产品路径有转向。

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爆改!8.1 万 Star LobeHub ,终于让我彻底解放啦!!!!!

LobeHub是开源的Agent工作与生活空间,GitHub约8.1万Star。它将Agent作为工作基本单位,解决了多Agent管理难题,有创建、协作、调度等功能,还介绍了工作流和自托管方法。

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