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刚刚，小云雀的短剧Agent上线了，背后是字节自己的Seedance 2.0。
字节的小云雀短剧Agent上线，以Seedance 2.0为底层模型。它能根据剧本或设定自动生成高质量短剧，提升了AI短剧创作效率，且不挑风格。文中还介绍了使用流程及剧本创作方法。
全球最大AI榜单塌房！52%高分答案全是胡扯，硅谷大厂集体造假？
2025年底，《LMArena is a cancer on AI》一文引发关注，其指出LMArena这个权威大模型评测平台问题严重。Surge AI调查发现，52%获胜回答事实错误，39%投票结果与事实相悖，Meta还曾为榜单优化模型。
单GPU搞定高清长视频生成，效率×10！引入Mamba机制突破DiT瓶颈 | 普林斯顿&Meta
普林斯顿大学和Meta联合推出新框架LinGen，以MATE线性复杂度块取代传统自注意力，使单张GPU能在分钟级生成高质量视频。它在视频质量上优于DiT，减少FLOPs和延迟，与先进模型相当。
视频生成太慢？英伟达、谢赛宁等发布TMD框架，实现70倍加速
大规模视频扩散模型采样效率低，应用受限。英伟达联合谢赛宁等提出TMD框架，将大型视频扩散模型蒸馏为少步生成器。实验显示，TMD能实现超70倍加速，质量损失小，用户也更偏好其生成的视频。
LangChain联合Manus季逸超最新分享！也许当前最好的「上下文工程」讲解
文章由LangChain创始工程师与Manus联合创始人深入探讨上下文工程，介绍其兴起背景、重要策略。指出AI Agents上下文膨胀致性能下降，上下文工程能解决此问题，还阐述了避免模型专业化陷阱及相关实战经验等内容。
无需训练的3D生成加速新思路：西湖大学提出Fast3Dcache
在AIGC浪潮中，3D生成模型虽进化快，但‘慢’和计算量大制约其应用。西湖大学AGI实验室提出无需训练、即插即用的Fast3Dcache框架，能在加速同时保持或提升模型几何质量。
谷歌的DeepSeek时刻：LLM推理加速被干到了8倍
谷歌TurboQuant论文介绍量化算法，能为大语言模型和向量搜索引擎大规模压缩。可将大语言模型KV缓存内存减至少6倍、加速达8倍且精度零损失，还介绍其工作原理及实验结果。
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。
建模世界偏好：偏好建模中的Scaling Laws
研究首次揭示人类偏好建模遵循Scaling Law，从论坛收集数据在Qwen 2.5模型训练，发现测试损失随训练规模指数增长线性下降。提出建模世界偏好，论文和模型已开源，还探讨了偏好建模可扩展性等问题。
突然，被GLM-4.7的Coding交付能力惊到了
国内大模型圈因智谱启动A股上市而兴奋时，GLM系列再展“卷王”姿态，本月开源旗舰GLM - 4.7。它从代码大模型变为任务交付引擎，实测在多场景表现出色，能理解复杂意图、交付高质量代码。