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文章围绕生成式推荐展开,介绍其概念,探讨效果和成本问题。以Meta的GR和快手的OneRec为例,分析收益与开销,指出不同团队应用情况,认为它或带来架构革新,也提醒勿盲目跟风。

王喆的机器学习笔记
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简单快速的用 Claude Code 帮你创建 PPT 生成 Skills

Claude Code热度高,其Skills可辅助构建简单Agent。作者以创建Nano Banana PPT生成Skills为例,教大家安装、使用及创建Skills,还提及Skills迭代和局限性等内容。

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SceneWeaver:面向通用三维环境生成的反思型智能体框架

室内场景合成在具身智能兴起下愈发重要,现有方法存在局限。BIGAI提出SceneWeaver框架,通过基于工具的迭代优化统一多样场景合成范式,具有高保真模拟、强健物理交互等优势。

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合成数据≠生成模型:一文读懂合成数据的全新范式

最新研究提出合成数据全新分类框架,突破‘生成模型=合成数据’传统认知,涵盖多种方法。还按应用层次划分场景,指出合成数据面临模型坍塌等挑战,正成新型基础设施。

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效果非常不错!阿里昨开源图形海报生成模型Qwen-Image

阿里昨日开源多模态图像基础模型Qwen-Image,基于20B参数MMDiT架构,在复杂文本渲染和精确图像编辑方面有重大突破,支持多风格图像生成、智能图像编辑等,还介绍了使用、部署等方法。

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一句话生成可上线的动效,这个项目真不错!

Github上的`Text-to-lottie`是开源Skill框架,可让Claude Code或Codex当动效设计师,按Lottie规范生成标准`lottie.json`。它有Coding Agent直出Lottie JSON、内置预览播放器等特色,助开发者快速产出合规Lottie资产。

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73%人类认同率!Video-Bench实现视频质量精准打分

上海交大等团队提出视频评估框架Video - Bench,让多模态大模型‘像人一样评判视频’。它构建双维度评估框架,引入链式查询和少样本评分技术,与人类判断73%高相关,为视频生成模型优化提供标尺。

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Vibe Coding 在代码生成与协作中的实践与思考

本文整理自阿里专家向邦宇的分享。探讨构建 Vibe Coding 工具,介绍其分类、在阿里现状。指出用户使用中面临代码质量等问题,产品自身有设计、安全挑战。还分享 Agent 建设经验,强调适配国产模型及模板化的作用。

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腾讯重磅开源!端到端视频音效生成模型HunyuanVideo-Foley

腾讯混元正式开源端到端视频音效生成模型 HunyuanVideo-Foley,适用于多场景。它采用新型框架结合 REPA 策略,有三大核心优势,能适配多种场景,抑制底噪,保证音频保真度。

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智谱联合清华开源多图参考视频生成模型,带来主体一致性新高度

合肥工业大学、清华大学和智谱开源多主体参考视频生成模型Kaleido。它用全新数据构建法和精巧架构,解决主角与背景混淆难题,实验显示其在多维度表现优异,超越现有开源模型。

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