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太逼真！豆包·播客模型来了：一句话生成「苏超联赛」播客，很懂13太保的梗
火山引擎发布豆包·播客模型，生成的AI对话语气、停顿等像真人。操作简单，生成快且有字幕。能处理多种类型内容，如热搜话题、苏超联赛、超长文本等。其基于端到端实时语音模型，有技术突破。
T-PAMI｜中国科大、合工大等提出CAPER++：让关节物体位姿感知真正迈向「又快又稳」
在具身智能发展下，关节物体位姿感知难题待解。中国科大、合工大等团队提出 CAPER++ 框架，从关节驱动视角建模，将位姿学习拓展至 SE (3) 流形切空间，实现端到端推理，兼顾精度、鲁棒性与实时性。
豆包的新身份曝光：在国际艺术展当起了“AI讲解员”
文章讲述作者在浦东美术馆「AI与艺术」豆包讲解体验日活动的经历，实测豆包作为AI讲解员的业务水平，如筛重点、实时讲解、补知识，还揭秘其靠豆包大模型1.8的多模态处理等能力任职。
阿里首个世界模型：快乐…生蚝
刚成立一个月的阿里ATH事业群发布全球首个主动式实时交互世界模型HappyOyster（快乐生蚝），它搭载原生多模态架构，有漫游、导演、创造、分享等玩法，目前需邀请码体验。其技术突破让它区别于传统文生视频模型。
只要强化学习1/10成本！翁荔的Thinking Machines盯上了Qwen的黑科技
新智元报道，翁荔的Thinking Machines研究同策略蒸馏策略，能以1/10强化学习成本，结合同策略训练优势与密集奖励信号。该策略受DAGGER启发，扩展Qwen3团队工作，可在Tinker复现，还能用于个性化和持续学习。
比RAG高出8.9%，百度TURA：让搜索引擎“动”起来的下一代AI Agent架构
现有检索增强生成（RAG）系统只能读取已索引的静态网页，无法满足用户需实时数据的问题。百度TURA用工具调用把RAG升级为动态交互，其核心分检索、规划、执行三步，已在百度亿级流量场景跑通。
翁荔创业大模型首秀！告别“120亿美元估值0模型”
Thinking Machines Lab发布首个模型TML - Interaction - Small，联合创始人翁荔演示。该模型让实时交互成原生能力，响应延迟比GPT - realtime - 2.0快4倍，解决了多数AI“回合制”问题，还介绍了实现机制和公司过往情况。
语言反思>强化学习：伯克利新架构碾压传统RL
大型语言模型下游任务优化依赖强化学习，但计算成本高。伯克利等机构论文提出GEPA新型优化器，将LLM执行轨迹转化为诊断信号，用语言反馈替代标量奖励，仅用传统方法1/35计算量，性能最高提升19%。
成本不到8千美元！新浪微博1.5B小模型超越近万亿参数模型
新浪微博开源的VibeThinker - 1.5B模型，仅15亿参数、训练成本不足8000美元，却在顶级数学竞赛基准击败近万亿参数模型。它采用频谱到信号原则，分两阶段训练，性能出色，成本低且数据无污染。
文库 GenFlow 2.0，如何把 AI Agent 卷成“专家级”？
百度启动文库与网盘AI重构工程，8月18日GenFlow2.0发布。它生成的报告格式专业，能让用户实时干预任务运行，HTML在线报告交付体验好。其靠100多个专家Agent工作，构建了清晰产品层次和分层策略。