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AAAI|东方理工陈云天等:教会视频扩散模型“理解科学现象”,从初始帧生成整个物理演化
东方理工陈云天等团队在论文中提出让视频扩散模型学习“潜在科学知识”的框架,方法分三步,在流体和台风数据实验中表现超主流方法,展示生成式AI在科学建模的探索。
Meta这两篇最新Agent Learning论文,有些意思!
分享Meta SuperLabs两篇Agent Learning论文,从‘如何低成本获得高质量经验’出发,形成技术链,为语言智能体进入‘规模化RL时代’提供路线图,还分析了Agent RL问题及两论文成果、对比。
为什么 AI 喜欢用破折号
文章探讨AI爱用破折号的原因。AI常用“delve”源于非洲导师打分偏好,但破折号并非如此。作者发现这一现象在GPT - 4后凸显,原因或为AI公司用旧书训练,使AI继承旧时代写作风格。
Pixeltable:一张表搞定AI流水线
Pixeltable是统一声明式框架,能处理多模态AI流水线。它用表格接口替代传统复杂架构,有数据统一管理等核心能力,适用于多模态RAG等场景,内置支持主流AI服务,值得多模态AI项目一试。
突发!arXiv CS新规:未经同行评审,一律不收
arXiv CS板块新规,「综述/调研」和「立场」类论文须经同行评审才可收录。因LLM生成论文激增,此类无实质价值论文增多。但学界大佬对此不满,认为会误杀优质内容,拖慢成果发布。
如何让Agent更符合预期?基于上下文工程和多智能体构建云小二Aivis的十大实战经验
文章围绕云小二Aivis项目,分析Agent不按预期输出的原因,从预期和技术层面展开。还总结十大优化经验,如清晰预期、精准投喂上下文等,为构建和调优Agent提供参考。
斯坦福与Adobe新研究,模仿蒸馏技术轻松让200亿参数图像生成高质量大模型
斯坦福大学和Adobe研究院联手,用pi - Flow技术让200亿参数文本到图像大模型4步内生成高质量、高多样性图片。此前少步生成有质量和多样性问题,他们推出GMFlow和pi - Flow解决难题,LakonLab是其背后工程支撑。
AI模型守法率提升11%,港科大首次用法案构建安全benchmark
香港科技大学KnowComp实验室从法律合规视角研究LLM安全,提出「安全合规」新范式。基于法律条文构建benchmark,用GRPO微调Qwen3 - 8B得推理模型,在新benchmark测试中性能提升显著。
AI驱动的卡片笔记项目
Blinko是AI驱动的卡片笔记项目,方便快速捕捉和组织灵感。有AI增强笔记检索、数据所有权保障等特性,支持多平台,还具备离线语音识别功能,支持多种AI模型,是开源项目。
自主金融研究智能体
Dexter是自主金融研究智能体,会思考、计划和学习。它能将复杂金融问题转化为研究计划,利用实时数据执行任务、自我验证。介绍了其核心能力、安装使用方法、架构、项目结构、配置等。