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构建会“说话”和“行动”的 AI:生成式数字人技术与 EchoMimic 实践

在 QCon 全球软件开发大会上,支付宝李宇明围绕 EchoMimic 介绍生成式数字人进展、技术、应用及研究思路。对比传统数字人,生成式数字人成本低、易控制,但也有技术新、推理成本高的问题。EchoMimic 两版本已开源,经优化推理速度可提升。

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「Tokens是胡扯」,Mamba作者抛出颠覆性观点,揭露Transformer深层缺陷

Mamba作者Albert Gu在博客中探讨状态空间模型(SSM)和Transformer权衡,抛出‘Tokens是胡扯’观点,揭露Transformer深层缺陷,如分词问题、处理噪声能力弱等,还分析两类模型特点及结合优势。

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7B小模型超越DeepSeek-R1:模仿人类教师,弱模型也能教出强推理LLM | Transformer作者团队

Transformer作者之一创立的Sakana AI带来新方法,让教师模型像人类教师一样做启发式教学,根据已知解决方案输出解释。用此方法训练的7B小模型在传授推理技能上比671B的DeepSeek - R1更有效。

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突破视频时长限制!Manus上架视频生成功能,网友:比Sora更好

Manus上架视频生成功能,可通过连续拼接突破时长限制。它按“拍电影”方式,根据提示词生成片段再合成故事。网友评价是新创作方式,但效果有提升空间,部分人认为比Sora好。

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LLM又曝致命缺陷:根本不会看时钟!博士惊呆,准确率不及50%

最新研究揭示AI存在认知缺陷,读取时钟准确率仅38.7%,判断日历日期准确率26.3%。研究者构建测试集考察MLLM能力,虽部分模型有亮点,但整体表现不佳,凸显训练数据和推理方式改进需求。

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AI开始改进“改进自己的方法”,RSI进入平方时代丨MetaRSI

本文介绍CosmosMind联合十余家海内外高校,发布全球首个统一三类RSI的元递归架构MetaRSI-v1,实现AI改进自我改进过程,在大小模型均获显著性能提升,提出统一范式与五大定律并开源项目。

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AI 能力越来越强,那么它生成的代码,人类还需要去理解吗?

《代码整洁之道》作者罗伯特·C·马丁不逐行看 Agent 代码,设好测试框架通过就行。Notion 工程师 Geoffrey Litt 在会议探讨人类是否需理解代码,多数人认为需要,Litt 分享理解代码方法。

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从“卷模型”到“算总账”:AI 产业竞争开始拼什么 | 请回答 WAIC 2026

WAIC 2026热度高涨,InfoQ直播间追问‘AI正在重写什么’。与会嘉宾讨论AI产业新阶段变化,如从‘看能力’到‘算总账’,认为模型重要性方式已变,还探讨了AI原生产品定义、AI Infra影响及未来关注方向。

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GAIR Paper 105|离线强化学习新突破——ROMI:破解对抗式模型学习「过保守、训不稳」深层困局|ICLR 2026

本文聚焦基于模型的离线强化学习,指出RAMBO算法存在保守性难控和训练不稳问题。为此提出ROMI方法,引入鲁棒价值感知框架与隐式可微自适应加权机制,在多基准任务上超越基线算法。

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奥特曼急了!OpenAI稳坐三年的王座,刚刚被Anthropic踹下去了

2026年5月Ramp数据显示,Anthropic企业市占率34.4%首超OpenAI的32.3%。Anthropic靠按量计费和AI Agent吸金,但也面临利益错配、体验下滑、成本上涨等问题,大模型竞争进入B端深水区。

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