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“导演梦”不再遥远:Captain Cinema 让你用短片制作出电影

约翰·霍普金斯大学与字节Seed团队推出自动生成短片的Captain Cinema系统。它以剧情文字为输入,先规划关键帧,再补全画面动态合成短片。采用特殊训练法和模型,虽有局限,但为电影自动生成迈关键一步。

带你学AI
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刚刚!UCLA杨林团队证明:仅凭提示词,Gemini 2.5 Pro就可以拿到IMO2025金牌

加州大学洛杉矶分校杨林和黄溢辰撰写论文,阐述利用Gemini 2.5 Pro解决2025年IMO竞赛5道题达金牌水平。设计解题者和验证者构成的自我验证流水线,用双提示词系统迭代,还规避数据污染问题。

AI寒武纪
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奖励模型终于迎来预训练新时代!上海AI Lab、复旦POLAR,开启Scaling新范式

在大语言模型后训练阶段,奖励模型设计与训练是关键瓶颈。上海AI Lab、复旦推出预训练奖励模型POLAR,采用策略判别学习新范式,适配强化微调,性能和泛化能力强,为LLM后训练带来新可能。

机器之心
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奥特曼:再也不和小扎说话!OpenAI偷袭小扎马斯克,反手挖4核心员工

外媒曝出OpenAI打响挖人反击战,从特斯拉、xAI、Meta挖来四位技术大牛,将入职Scaling团队。此前奥特曼称自扎克伯格从OpenAI挖人后,就再没和小扎说过话,这场混战还未停歇。

新智元
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从Rax+DX到React,一次跨端组件重写的AI提效探索

本文基于M站首页重构项目,讲述借助AI编程工具Cursor和结构化Prompt,完成从Rax到React的组件迁移、DX到React的跨端重写,实现业务逻辑优化与工程规范落地,还分析了AI提效的优劣并总结迁移范式。

阿里云开发者
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0%通过率!Code神话泡沫!LiveCodeBench Pro发布!

国际算法奥赛金牌得主团队测试20个顶级大模型,在584道编程赛题上,高难度题目AI通过率为0%。论文发布LiveCodeBench Pro评测方法,揭示AI编程能力神话泡沫,指出其问题并给出提升方向。

深度学习自然语言处理
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揭秘千卡 GPU 集群如何高效训练多模态大模型:vivo AI 团队实战经验分享|AICon

在 InfoQ 举办的 AICon 大会上,vivo AI 架构师王兆雄分享多模态大模型训练经验。介绍了 LLaVA 和 DiT 模型训练挑战,从数据处理、模型计算等方面提出优化策略,还展望 AI Infra 未来发展方向。

AI前线
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AI 渗透金融行业:大模型如何破解风控、服务与决策难题?

在数字化与人工智能驱动下,金融行业变革深刻。InfoQ《极客有约》X AICon 直播栏目邀多位专家探讨大模型赋能金融,涉及风控、服务、决策等难题,分享了大模型应用场景、技术渗透、权衡可解释性与性能等观点。

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芯片竞争已经是一场华人内战

当下“全球芯片五巨头”皆由华人掌管,且全球前十大IC设计企业有8家与华人相关,“华人内战”格局明显。随着华人和中国企业在芯片领域积累,专业人才优势向AI产业蔓延。但各企业华人领袖会为自身利益做选择,“华人内战”或持续。

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全面评估多模态模型视频OCR能力,Gemini 准确率仅73.7%

MME - VideoOCR团队评估多模态大模型(MLLM)视频OCR能力。构建精细任务体系和高质量数据集,评测18个主流MLLM。即便如Gemini - 2.5 Pro,准确率仅73.7%,暴露出MLLM在视频OCR领域能力局限。

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