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视频理解新标杆,快手多模态推理模型开源:128k上下文+0.1秒级视频定位+跨模态推理
快手开源能看懂视频并跨模态推理的大模型Keye-VL 1.5,其有时序定位、描述和推理能力,跑分领先。采用三段式架构和Slow-Fast编码策略,经四阶段预训练和多阶段后处理,团队成果多,推动多模态技术落地。
亿级短视频数据突破具身智能Scaling Law!Being-H0提出VLA训练新范式
真机数据匮乏使具身智能VLA模型发展受限,现有真机数据与所需上亿级训练样本相差甚远。BeingBeyond团队提出创新性方案,利用人类视频手部数据构建数据集,训练出VLA模型Being - H0,经实验验证效果良好。
开源真强大,不敢相信,太真实,揭秘8.3k star 开源神器 VoiceCraft 如何封神!!!
VoiceCraft 是多团队合作推出的零样本语音编辑与 TTS 开源项目。它能几秒克隆语音,实现编辑功能,支持零样本文本转语音,在真实场景音频中性能超 XTTS - v2、VALL‑E 等模型,解决了内容创作和编辑痛点。
谷歌将 A2A 捐赠给 Linux 基金会,但代码实现还得靠开发者自己?!
当地时间6月23日,Linux基金会宣布与多公司成立A2A项目,由谷歌捐赠协议规范等。A2A是谷歌4月推出的开放标准,支持智能体通信协作。有开发者认为它或削弱MCP地位,但谷歌称是其“补充”。实际应用有诸多问题待解。
挖掘注意力中的运动线索:无需训练,解锁4D场景重建能力
香港科技大学(广州)与地平线团队提出VGGT4D,通过分析VGGT内部机制,利用注意力层运动线索,提出无需训练框架,在动态物体分割等任务表现优异,为低成本4D重建提供新思路。
NeurIPS 2025 Spotlight | 让检索、推理真正「合体」的小而强模型,AceSearcher来了
近期,多所高校研究团队发布 AceSearcher 模型,它是让同一语言模型在推理时兼任双角色的合作式自博弈框架,以两阶段训练为骨架,将推理与检索结合,提升复杂检索任务效果,在多任务上表现出色。
上海AI Lab提出CANON:让RLVR自主识别优质推理模式
上海AI Lab与上海交大团队提出创新框架CANON,解决将人类先验知识融入RLVR训练的难题。它通过条件分组与对比机制,自适应放大有益指标变化趋势,在数学和逻辑推理任务上成果卓越,还能提升推理效率。
资本视角下的智造落地战:五位投资人划定关键赛道与投资红线|甲子引力X
在「2025甲子引力X中国科技产业投资大会」上,五位投资人共议智能制造。他们认为当前制造业面临降本增效等挑战,投资时“团队”是关键,中国智能制造在多领域有成长空间,创业者要内修能力、外抓需求。
初探:从0开始的AI-Agent开发踩坑实录
作者分享从0开始开发AI Agent实现开源应用Helm Chart自动化生成的历程。介绍了定义角色、明确AI能力边界等开发要点,尝试三种Agent范式,还提及实践痛点如AI可观测性不足、Prompt工程困境等。
无需训练的LLM对齐方法综述
大型语言模型应用引发担忧,传统微调方法有短板,免训练对齐(TF Alignment)应运而生。本文是首篇系统综述TF对齐技术的论文,提出三阶段分类框架,实验显示TF方法优势明显,还指明未来研究方向。