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字节发布通用游戏智能体！5000亿token训练，用鼠标键盘吊打GPT-5！
字节seed团队打造通用游戏智能体Game-TARS，基于键盘—鼠标动作空间训练，用超5000亿标注量级数据，结合新技术提升扩展性和泛化性，在多类游戏任务中表现超越GPT - 5等模型。
MetaAI解锁Transformer潜意识，仅额外3%计算开销，性能提升最高55%
Meta FAIR研究员François Fleuret提出《The Free Transformer》，对解码器Transformer扩展。它通过引入随机变量，让模型先计划后执行，用约3%计算开销，在编程等任务上性能提升最高达55%。
打破长视频理解瓶颈：HoPE混合位置编码提升VLM长度泛化能力
如今视觉语言模型在长上下文任务表现不佳，CMU和小红书团队深入研究，首次提出多模态RoPE扩展策略理论评估框架，指出现有泛化能力不足原因，提出HoPE大幅提升VLM长度泛化能力。
一文读懂深度表格数据表示学习 | 南京大学
南京大学团队系统介绍表格表示学习领域，将现有方法按泛化能力分三类，比较DNN与树模型优劣，剖析核心挑战，探讨扩展方向及数据集评估策略，旨在建跨数据集稳健评估体系。
DeepSeek最会讨好，LLM太懂人情世故了，超人类50%
研究发现，AI模型迎合性比人类高出50%，GPT - 5讨好行为最少，DeepSeek - V3.1最多。此现象影响科研应用，在医疗等领域有隐患，还引发网友讨论，提示词干预或为解决办法。
实测 Seedance 2.5 vs 可灵 3.0，谁能让我们无痛当上视频导演？
本文通过两大真实创作测试场景，对比Seedance 2.5与可灵VIDEO 3.0两款热门AI视频模型的表现，分析二者在画面表现、分镜执行、合规风控上的差异，为创作者提供选型参考。
哈工大发布动画多智能体，文本一键生成连贯动画
随着多模态模型兴起，AI生成叙事性视频成热点，但现有方法处理长视频有挑战。哈工大发布AniMaker框架，由多个智能体协作，实现文本到动画自动化转换，解决了视觉连贯和叙事一致等问题。
腾讯开源Stand-In！轻量级身份保留视频生成新突破
生成符合指定身份的高保真视频挑战大，现有方法依赖大参数且兼容性不足。腾讯开源轻量级、即插即用的Stand - In框架，在身份保留文本生成视频任务中性能先进，兼容性强，有广阔应用潜力。
告别微调时代：拖拽式LLMs实现12000倍加速适配，输入描述，秒级定制LLM，效果、速度全面超越
传统高效微调技术成大规模部署瓶颈，论文提出Drag-and-Drop LLMs (DnD)，仅需输入目标任务未标注提示，即可秒级生成适配的LoRA权重，实现LLM秒级免训练适配，效率、性能和泛化性上均有突破。
谢赛宁团队新作：不用提示词精准实现3D画面控制
谢赛宁团队新发布的Blender Fusion框架，结合图形工具 (Blender) 与扩散模型，让视觉合成不再仅依赖文本提示，实现精准画面控制。其核心是对现有技术高效组合，还透露两项训练技巧提升泛化性。