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Chain-of-Agents: OPPO推出通用智能体模型新范式,多榜单SOTA,模型代码数据全开源
OPPO个性化AI实验室团队推出智能体推理范式CoA及模型AFM,解决传统多智能体系统通信效率低等问题。AFM在近20项测试中刷新记录,降低推理成本,还介绍了架构、数据构建等,也指出待探索方向。
首个3D动作游戏专用VLA模型,打黑神话&只狼超越人类玩家 | ICCV 2025
淘天集团未来生活实验室团队提出首个3D动作游戏专用VLA模型CombatVLA,已被ICCV 2025接收。它能处理视觉输入输出动作指令,在战斗理解准确率和执行速度上表现优异,还构建了评测基准等。
Genie 3,让幻觉持续成为现实
Google最新发布的Genie 3能从文本生成交互式世界,实现24fps实时交互,分钟级一致性,720p分辨率。它取长补短,有出色记忆能力,物理表现自然,还能让智能体完成任务。不过目前是有限预览,有不足。
怎么从 ChatGPT 拿流量?送上这九条实用建议
文章指出AI问答引擎成B2B采购决策重要‘守门人’,介绍问答引擎优化(AEO)概念,还通过采访提炼九条从ChatGPT等拿流量的实用建议,如明确提问场景、了解平台差异等。
500美元刷新SOTA!训练成本砍到1/200,华人团队重构视频生成范式
香港城市大学等团队发布图像 - 视频生成模型Pusa V1.0,在基础大模型上引入VTA机制,用3860对视频 - 文字数据、约500美元微调,在I2V超越Wan - I2V - 14B实现SOTA,还解锁零样本任务能力。
大模型「越用越快」!SpeedupLLM首次验证,大降56%推理预算
Emory大学研究者提出SpeedupLLM框架,利用动态计算资源分配和记忆机制,使LLM处理相似任务时推理成本降56%、准确率提升,论文系统性验证了LLM“越用越快”,为AI模型发展提供新思路。
低Token高精度!字节复旦推出自适应推理框架CAR
字节与复旦大学研究人员提出自适应推理框架CAR,能根据模型困惑度动态选短答或长推,在多基准测试中平衡了准确性与效率,打破长文本推理必然性能更好的认知。
谷歌开源基于物理模拟的气象模型,能预测暴雨、台风、大干旱
传统通用循环模型处理小尺度有局限,谷歌开源基于物理模拟的神经通用环流气象模型NeuralGCM,在预测突发恶劣天气出色,还介绍其动态核心、物理模拟模块等,经测试有一定优势。
突破瓶颈,嵌入式AI神经持续学习引擎—Replay4NCL
阿联酋、纽约、巴基斯坦大学研究人员推出Replay4NCL,解决嵌入式AI持续学习难题。它优化记忆重放,有创新架构和训练策略。实验显示其精度高、延迟低、省内存、能耗少,成果将在2025年DAC大会展示。
不做手机缩小版:AI 健康记录迁到手腕,要跨过哪些工程鸿沟?
文章聚焦HarmonyOS穿戴应用,如「小卡健康」将健康记录入口移到手表,还介绍「开练」「凯格尔运动」应用。阐述了从接口到产品需解决权限、断连等问题,强调要为用户提供合适体验。