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众所周知视频不能P?北大施柏鑫团队、贝式计算CVPR研究:视频里轻松换衣服、加柯基
视频编辑难度高,传统流程繁琐,现有AI方法有局限。北大施柏鑫团队联合贝式计算等提出VIRES方法,能实现视频主体多种编辑操作,还标注VireSet数据集。其在多指标超现有SOTA模型,团队还探索全景级可控视频生成。
马斯克从英伟达挖人做AI游戏!第一步:研发世界模型
据《金融时报》报道,今年夏天xAI从英伟达挖来多名资深研究员入局世界模型。马斯克重申2026年底前发布AI生成游戏的目标,xAI首批落点或为电子游戏,还组建全模态团队,若各板块通过世界模型互通,其AI帝国将形成闭环。
突发!微信绝密「龙虾」爆出,14亿用户体验或将颠覆
据The Information报道,腾讯正为微信秘密研发全新AI智能体,项目高优先级、绝密,或从去年上半年开始酝酿。若与微信生态打通,将成全球最大AI智能体落地场景。Meta则收购Moltbook,抢建AI智能体社交图谱。
多 AI 协同 + SDD 编程实践:一个 AI 全流程交付实录
2025 年以来 AI Coding 技术发展迅速,但在复杂业务场景中存在诸多问题。文章基于 SDD 范式,构建由 Claude Code、CodeX 与 Gemini 协同驱动的工作流,介绍 SDD 理念、技术选型,详述多模型协作机制、工作流程与保障机制,分享实践步骤。
多模态思维链如何重塑 AI 与短视频的未来
传统多模态模型在动态视频理解与复杂推理场景面临挑战,快手开源的 Keye-VL 模型在多模态思维链技术实现突破。文章解析其核心技术,分享在快手短视频社区的落地应用,还探讨了未来“Think with Video”的技术方向。
为什么我用了那么多提示词模板甚至用了 AI 帮忙还是写不好提示词?
现在很多人觉得模型强大,提示词工程没必要,但复杂需求仍需它。作者以写雷军演讲提示词和YouTube字幕生成提示词为例,介绍迭代创作过程,指出写不好提示词根源是难评估差距和调整。
AI 智能体实战:100+次迭代后的意图识别提升之道
文章围绕AI智能体意图识别与槽位抽取展开,介绍初级到高阶四种方案。初级方案简单高效但意图多易出错;中级解耦架构,适用于复杂场景;进阶用RAG召回解决意图识别不准;高阶应对多轮对话挑战,各有优劣。
「流匹配」成ICML 2025超热门主题!网友:都说了学物理的不准转计算机
第42届国际机器学习大会(ICML)2025年7月将在加拿大举行,生成式AI前沿热点转向高质量、稳定、简洁、通用模型形态,流匹配技术踩中热点。它源于流体力学,能将噪声转化为数据,与扩散模型有紧密联系。
ScienceDiscovery实现树搜索驱动RSI,加速科学发现,小时级写出通用积分器,低成本找出物理科学规律
openJiuwen社区的ScienceDiscovery把科研试错交给程序,通过树搜索实现科研场景产物RSI。它能在多个案例中高效产出成果,成本低、耗时短,且底座灵活,可换算法和任务,但推广需解决验证速度和可信度问题。
Claude Sonnet 5 上线一日差评刷屏:打不过千问和 Minimax,性价比全面翻车
Claude Sonnet 5发布一天差评多。虽官方定位高,有能力亮点,但在中文测评中性价比低,测试成本高,且Max推理模式易过度思考。还因过度保守失去实用价值,其表现取决于使用场景和预算。