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长篇动画上色稳如老狗！全新开源LongAnimation

动画上色是制作长篇动画时“烧脑”又“烧钱”的环节，现有AI主流方法多为局部处理，易导致色彩漂移、风格不统一。中国科学技术大学团队提出动态全局 - 局部范式，构建LongAnimation框架，可确保长动画色彩一致。

蚂蚁开源新模型CGM，首创将仓库代码图模态融入大模型，不依赖闭源模型和复杂Agent，仅需4步就能快速定位、生成补丁。它在多个测试基准中领先，技术论文等均已开源。

大型语言模型在数学竞赛级任务依赖机械化推理，现有评测集有缺陷。UC Berkeley团队提出OMEGA基准量化其数学泛化能力，实验揭示复杂度引发性能崩塌等问题，指出LLM创新组合难，给出改进方向。

文章介绍蚂蚁多模态统一框架Ming - Omni，它可统一处理图像、文本等多模态数据。该框架解决了多模态训练中模态表示差异、收敛速度不一致等问题，采用分阶段预训练，能用于图像、音频生成及多模态交互。

MiniMax发布海螺2.0版本，能处理极端物理情况，原生支持1080P，在指令遵循、生成质量达一流水平，成本效率破纪录。此前还开源MiniMax - M1，两大底层技术创新让其成果惊艳，展现研发实力。

在大语言模型发展中，长文本建模挑战大。蚂蚁研究团队提出注意力机制GCA，可端到端学习检索相关片段，实现超长序列处理与泛化，其Triton kernel实现已开源，论文被ICML 2025接收。

Meta开源发布V-JEPA 2世界模型，图灵奖得主Yann LeCun称其将为机器人技术带来新时代。该模型能理解物理世界，经训练后在多方面表现优异，Meta还发布新基准测试，也透露了后续计划。

香港科技大学KnowComp实验室与香港华为理论部提出AutoSchemaKG框架，可自主构建知识图谱，无需预定义模式。该系统利用大模型提取知识三元组并归纳模式，构建了ATLAS系列知识图谱，经测试表现优异。

OpenAI模型行为与政策负责人Joanne Jang发文指出，与其争论AI是否有意识，不如关注其对人类“情感福祉”的影响。文章探讨了OpenAI在人机关系上的处理，以及如何塑造模型行为，还提及未来计划。

普林斯顿大学AI Lab推出通用智能体Alita，秉持「极简即是极致复杂」哲学，采用「最小化预定义」与「最大化自我进化」设计范式，可自主创造MCP工具，在GAIA基准测试中表现卓越，还能实现MCP复用。