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何恺明新作:给扩散模型加正则化,无需预训练无需数据增强,超简单实现性能提升
何恺明最新论文研究扩散模型与表征学习的联系,提出Dispersive Loss正则化方法。它无需正样本对,有高通用性、低计算开销等优势,在多模型测试中提升了生成质量,在其他任务也有潜力。
这个Skill可以消除文本中AI生成的痕迹,没了AI味的内容肯定会更受人喜爱。
AI创作大爆发,但其生成内容有“机械感”。介绍了可在Claude Code使用的Skill,能消除AI生成文本痕迹,还给出手动修改方法及原则,呼吁创作者用心改内容。
别问树模型了!死磕结构化数据,清华团队把大模型表格理解推到极限
AI 时代处理结构化数据成痛点,LLM 大模型难以满足生产要求。清华大学与稳准智能联合发布的 LimiX 系列模型,做到真正通用,在跑分和实际落地表现出色,其轻量级版本 LimiX - 2M 适合边缘设备和科研场景。
攻克大模型「表格盲区」!ST-Raptor框架发布,实现复杂半结构化表格的精准理解与信息抽取
半结构化表格布局多样、结构复杂,让自动化数据处理困难。上海交大等团队发布 ST - Raptor 框架,提出 HO - Tree 数据结构及树上操作,构建 SSTQA 数据集,提升表格问答准确率,弥补大模型处理短板。
4.4k星!给Agent接上「本地免费搜索爬虫」,内置11个skill执行数据搜索、爬取、自动研究
文章推荐开源本地搜索工具wigolo,它是专门给Agent使用的本地网络能力层,可解决本地运行Agent查找资料时使用API麻烦费钱的问题。它功能多样,有搜索、缓存等工具,自带11个Skill。
Agent学会自己「长」Skill了!从失败里长出经验,比人类写的更好用|ICML 2026
ICML 2026接收论文提出EvolveR,让Agent从自身成败轨迹自动蒸馏“经验”,经闭环生命周期形成“认知Skill”,维护经验库,用强化学习让其学会“使用经验”,在多跳问答表现优。
AI 智能体未来之争:是迷你应用(GPTs)?还是模块化代码(Skills)?开发者,你站哪边?
Anthropic 公布全新 Skills 功能,让开发者可通过模块化组件扩展 Claude 能力,功能覆盖网页、代码环境及 API 接口。它与 OpenAI 的 GPTs 等不同,更强调透明可审计,受开发者称赞。
3D生成告别「穿模」噩梦!VASTx清华将蒙皮权重Token化,统一生成骨骼与权重,GRPO微调形变平滑
3D模型生成容易,让它“动起来”难,传统AI蒙皮算法有局限。SkinTokens研究将蒙皮权重离散化,构建TokenRig框架,引入GRPO算法,提升了AI自动绑定精度和泛化能力,助力3D动画自动生产。
RSS 2025|从说明书学习复杂机器人操作任务:NUS邵林团队提出全新机器人装配技能学习框架Manual2Skill
新加坡国立大学邵林团队提出 Manual2Skill 框架,利用 VLMs 将说明书视觉指令转化为机器人装配技能,含层级化装配图生成、分步骤位姿估计、动作生成与执行三阶段,实验验证其在多场景的有效性。
开源2天狂揽3.3K Star!超火的隐形AI桌面助手,实时捕捉屏幕与音频,生成结构化知识!
GitHub爆火的隐形AI桌面助手Glass,开源2天Star超3.3K。它由Pickle团队开发,能捕捉屏幕和音频活动,转化为结构化信息。适合会议记录等场景,有屏幕活动捕捉等核心能力,提供不同系统安装方式。