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刚刚，好莱坞特效师展示AI生成的中文科幻大片，成本只有330元
AI领域发展迅速，视频生成能力提升。百度全球首发中文音视频一体化模型百度蒸汽机2.0，实现人物口型等毫秒级同步，多版本升级且价格有竞争力。实测效果好，技术上解决难题，还开创应用驱动研发范式。
深刻理解Token：大语言模型（LLM）是如何看待这世界？
文章指出在大语言模型（LLM）中，Token是处理文本的基本单位。介绍了Token的概念、分词方法、向量化过程，还阐述了分词对模型性能的影响，如导致模型在数学、多语言处理上表现不佳等。
强化学习+MCP=王炸？开源框架教AI在MCP中玩转工具解决任务，实测效果超越GPT！
科技公司OpenPipe提出全新开源强化学习框架MCP·RL，只需一个MCP Server地址，agent就能自动发现工具、生成任务，在闭环反馈中摸索出最优调用策略，实测在2/3的benchmark上达或超SOTA性能。
1.9K Star 微软开源TTS王炸！90分钟超长语音合成，4人对话自然切换！
在文本转语音（TTS）领域，生成长篇、多说话人的高质量音频一直是技术挑战。微软最新开源的VibeVoice TTS模型，可一次生成90分钟连续语音，支持4个不同说话人，还具备高效处理长序列等亮点特性。
聊聊AI应用架构演进
本文按AI应用架构演进路线，介绍每次演进增加的架构内容及相关技术，涵盖从简易架构到Agent模式等各阶段，还提及监控、推理性能优化等，助读者整理新技术，为探讨AI与传统应用架构异同做调研。
从打分器到思考者：RM-R1用推理重塑模型价值判断
伊利诺伊大学香槟分校团队提出 RM - R1 框架，将奖励建模定义为推理任务。它引入推理奖励模型和链式评估准则机制，经两阶段训练，在多基准测试中表现超大规模模型，验证了推理能力对奖励模型的重要性。
多模态扩散模型开始爆发，这次是高速可控还能学习推理的LaViDa
近期基于扩散模型的视觉 - 语言模型 LaViDa 出现，它继承扩散语言模型优点。与自回归模型不同，扩散模型能并行、处理双向上下文。LaViDa 在多任务测试有竞争力，推理蒸馏和文本填空表现好，还能权衡速度与质量。
UniSteer用机械臂「拼豆」：让人类指导进入VLA噪声空间强化学习
视觉 - 语言 - 动作模型（VLA）是机器人操作重要基础模型，但复杂任务成功率低，真机强化学习成本高。微软等机构研究者提出 UniSteer，将人类纠正转换成噪声监督，在多任务测试中提升了成功率。
AI开始替人类调用AI！token用量已是人类5.2倍
据OpenRouter统计，截至8月10日，Agent类token用量半年涨14倍，人类仅2.8倍。差距源于用法差异，虽智能体部分token计价低，但用量大仍烧钱。省钱关键在配套，且智能体任务验收缺人手。
Claude Fable 5怎么用？Anthropic 工程师：干你也不知道的事
Anthropic的Claude Code工程师Thariq Shihipar发长文介绍Fable 5使用方法。他认为与Fable 5协作要发现未知，其定位解决复杂问题。还将未知分类，给出任务前中后打法，并举例用Fable 5剪视频。