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全图与切片并非等价？LLaVA-UHD-v3揭示差异推出高效全图建模方案
随着多模态大模型发展，处理高分辨率图像成关键。主流视觉编码范式难兼顾性能与效率，清华和中科院团队发布 LLaVA-UHD v3，提出 PVC 框架，对比 SBE 和 GNE，验证其在提升效率同时保留模型能力。
当搜索遇见 AIGC：京东零售的“千人千面”素材生成实践
在 AIGC 浪潮下，视觉生成技术重构电商生态。京东零售李岩介绍“千人千面”商品素材生成技术链路，包括关键模型及实现框架，还发布焕新版京点点平台并预告新能力，推动电商个性化变革。
从「对口型」到「会表演」，刚进化的可灵AI数字人，技术公开了
快手可灵团队让数字人从「对口型」进化到「会表演」，全新数字人功能在可灵平台公测。技术报告Kling - Avatar解析背后技术路径，设计多模态两阶段生成框架，实验显示其在多方面领先竞品。
LLM加RL遭质疑：故意用错奖励，数学基准也显著提升，AI圈炸了
华盛顿大学等机构论文引爆AI界，其发现用虚假奖励训练Qwen2.5-Math-7B模型，也能提高MATH - 500成绩。虚假奖励对Qwen模型有效，但在其他模型上有限，凸显RLVR有效性与模型能力有关。
Cherry Studio 复盘：从 Chat 到 Agent，一款「套壳」开源产品如何推倒重来？
Cherry Studio最初是为用户在不同大模型间切换的聊天客户端，随行业从Chat转向Agent，它开启2.0版本重构，定位转向「个人Agent平台」，底层架构重写，要解决产品复杂性、完善协作等问题。
2026论文解读，ASAHI：自适应切片助力小目标检测，速度提升25%、精度创新高
高分辨率航空图像小目标检测难，传统检测器表现差。2026年4月都灵理工大学团队提出ASAHI，用自适应切片框架，在VisDrone2019上mAP50达56.8%，推理速度比SAHI提升20 - 25%，还介绍了实战代码等。
两个LLM互相对线，推理能力起飞：康奈尔团队发布大模型版类GAN训练法
康奈尔大学团队提出面向大语言模型的类GAN训练框架PasoDoble，通过对抗训练两模型提升推理能力，不依赖外部监督，在多模型实验中显著提升数学基准表现，不过在部分领域外任务有局限。
Eino ADK：一文搞定 AI Agent 核心设计模式，从 0 到 1 搭建智能体系统
大语言模型发展下，Agent成AI落地主流，但传统开发有痛点。Eino ADK为Go开发者提供智能体开发框架，解决核心难题，还介绍了Agent功能、ADK模式、构建方法及多Agent协作场景等。
为什么95%的智能体都部署失败了？这个圆桌讨论出了一些常见陷阱
硅谷圆桌论坛指出，95%的AI智能体部署失败，原因并非模型不智能，而是基础框架、上下文工程等未成熟。还探讨了上下文工程实践、信任治理、记忆设计、多模型编排等问题，给出创业者需思考的问题。
AI也能当情感大师？腾讯发布最新AI社交智能榜单，最新版GPT-4o拿下第一
腾讯混元AI数字人团队打造SAGE自动化评估框架，可评价AI“共情力”与能否成“知心伴侣”。研究团队用其对18个主流模型测评，GPT - 4o表现最佳，还通过多实验分析模型特性。