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随着内容创作智能化需求爆发,长时长、高质量数字人视频生成是痛点。字节跳动联合浙大推出商用级模型InfinityHuman,打破传统技术局限,解决身份漂移和细节失真难题,已实现多场景商用。
小扎噩梦来了!MSL两月爆雷8人闪辞,PyTorch元老出走实验室人心崩盘
Meta的超级智能实验室(MSL)成立仅两月,至少八位核心员工离职,不乏PyTorch元老和新招募的硅谷天才,部分直奔OpenAI。内部重组频繁、战略摇摆,Meta AI大计或翻车。
“边说边思考”,Mini-Omni-Reasoner 开创实时语音推理新范式
Mini - Omni - Reasoner将推理能力引入大型语音模型,开创“边说边思考”范式,实现实时语音推理与交互。推出Spoken - Math - Problems - 3M数据集,经四阶段生成流程构建。训练采用分阶段策略,性能超基础模型。
EMNLP25 | "大模型在环"技术新突破:Dial-In LLM 推动中文客服意图聚类新范式
本文提出LLM-in-the-loop意图聚类框架,以传统聚类为骨架,微调后的中文LLM做语义裁判和命名批注。在10万+真实客服通话数据集上超越基线,解决现有方法依赖词向量、缺乏可解释性、调用大模型成本高的问题。
Wassette:微软基于 Rust 构建的 Wasm 与 MCP 之间的桥梁
微软 Azure Core Upstream 团队发布 Wassette,它基于 Rust,搭建起 WebAssembly 组件与 MCP 间的桥梁,让 AI 智能体可自主获取和执行工具,还保障了安全,且未来有更多发展规划。
GPT-5点赞!八大顶尖机构发布「自进化智能体」全面综述
在2025年,大语言模型已演变为智能体,但现有智能体部署后难以适应变化。格拉斯哥大学等机构学者发布综述,系统梳理自进化AI智能体核心框架与挑战,提出三定律,还介绍了优化技术、应用案例等,并指出未来方向。
20000 GPU·h砸出 106 个SOTA模型架构:AI 科研进入“自我加速”时代
模型架构发现领域迎来突破,ASI - ARCH超级智能体无需人类预设搜索空间,完成科研闭环。经20000 GPU·h、1773次实验,发现106个超越人类SOTA的线性注意力架构,且已开源。
Ultralytics & lightly-train:简化计算机视觉模型训练,无需标签
在计算机视觉领域,获取带标签数据成本高、耗时长。开源项目 lightly-train 用未标记图像和视频自监督预训练,减少标注成本与时间,可集成到现有训练管道,支持多种模型架构和应用场景。
告别复杂提示词!蚂蚁新方式让AI自动理解你的个性化需求
蚂蚁通用人工智能研究中心自然语言处理实验室提出AlignXplore方法,通过强化学习让AI从用户行为归纳偏好并动态更新。该方法训练分两阶段,支持流式偏好推断,实验表现优异,是大模型个性化新尝试。
扎克伯格发文正式告别“默认开源”!网友:只剩中国 DeepSeek、通义和 Mistral 还在撑场面
Meta 首席执行官扎克伯格分享“个人超级智能”愿景,透露公司调整 AI 模型发布策略。此前 Meta 强调开源优势,如今态度转变,巨额投入后或暂停开源新模型,计划并行训练开源与闭源模型。