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想实现AGI，得先建好“AI工厂”
人工智能算力需求膨胀，行业陷入‘暴力美学’迷思。摩尔线程在2025 WAIC前夕提出‘AI工厂’理念，解构其‘五要素’，并展示多领域应用案例，为算力建设提供系统性解法。
清华-腾讯联手：音频 - 视觉多模态任务统一框架
Crab是人大、清华和腾讯合作论文提出的模型，目标是高效一统多模态场景理解任务。它解决了音频 - 视觉理解模型任务干扰、合作显式化不足等难点，通过构建数据集、设计结构和统一架构实现多任务合作。
人类下一个奇点，超级智能时代
OpenAI联合创始人Sam Altman在博客《温和的奇点》中表示，人类已越过技术转折点，迈向数字超级智能时代。他预测2025 - 2027年将有系列智能成果出现，到2030年代智力和能源将丰富，虽有挑战但前景乐观。
国产大模型高考出分了：裸分683，选清华还是北大？
字节跳动Seed团队公布全球第一梯队大模型“高考成绩”，Gemini理科655分排第一，豆包文科683分排第一、理科648分排第二。文章解析评测标准，分析各科目表现，还介绍豆包能力提升技术亮点。
OmniAvatar震撼开源！阿里夸克开源全新音频驱动角色模型
音频驱动人体动画技术有局限，阿里夸克团队推出OmniAvatar模型。它用逐像素多层次音频嵌入和LoRA训练法，解决唇动同步等问题，适用于多领域，但也存在颜色偏移等不足。
刚刚，OpenAI找到控制AI善恶的开关：ChatGPT坏人格在预训练阶段已成型
OpenAI最新论文揭示控制AI“善恶”开关。研究发现训练模型在某领域答错题，会致其在其他领域“学坏”，还找到“毒性人格特征”。同时给出解决办法，能让模型恢复正常。
全新开源视频换装框架MagicTryOn
现有视频虚拟试穿（VVT）方法在时空一致性和服装内容保留方面有挑战，浙大提出全新开源视频换装框架MagicTryOn，利用全自注意力机制统一时空建模，设计服装保留策略，还引入掩码感知损失。
Anthropic的多智能体，真的有必要吗？
作者曾质疑多智能体系统，看了Anthropic对「Claude Research」的说明后有了改观。介绍了多智能体系统定义、性能提升、代价，还阐述构建方法、评估方式，公开三个核心提示词及协作模式。
奇绩创坛 2025 春季路演：Agent、具身、Infra、AI4S，57 个项目完整介绍
奇绩创坛2025年春季创业营路演日，57家公司参与。项目集中在场景智能、空间/具身智能等方向，覆盖AI Agent、智能硬件等赛道，还展示了前沿科研和创业项目。文章介绍了各项目的一句话介绍、简介和团队情况。
一篇LLM × DATA技术最新系统性综述
上交大、清华等联合发表综述，探讨LLM与数据管理双向关系，分析LLM不同阶段数据管理技术与挑战并给出方案，还讨论了LLM在数据管理任务中的应用进展，为研究和实践提供指导。