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刚刚，何恺明团队新作，「嵌入式语言流」ELF来了

何恺明团队提出ELF模型，将扩散过程置于连续向量空间，只在最后翻译成词。它用一个网络实现去噪和解码，引入自条件机制。实验显示，ELF用不到其他方法十分之一数据，生成质量全面领先。

Google Research研究发现，将输入问题复制粘贴一遍，能让大模型在非推理任务上准确率惊人提升，如Gemini 2.0 Flash - Lite从21.33%升至97.33%，且几乎不影响生成速度，但不适用于推理场景。

近期图像定制研究展示大规模生成模型潜力，但多数方法通用性有限。字节提出DreamO框架，支持多种图像定制任务，有特征路由约束机制，能解决特征冲突，还介绍其技术原理与各任务效果。

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。

家庭环境复杂，让机器人理解空间指令难，现有VLM多聚焦2D推理。北航、北大等联合推出多模态大模型RoboTracer，能精准生成3D轨迹，在多项评测中领先，还能直接集成到机器人，完成复杂任务。

10月30日消息，英伟达拟向AI初创公司Poolside投资最高10亿美元。该公司由微软技术大佬带队，定位生成式AI与软件开发交叉领域，开发自研模型，有独特强化学习方法和技术布局。

平时拿到的PDF表单大多无法直接填写，操作繁琐。GitHub上的开源工具CommonForms能自动识别PDF表单区域，一键生成可填写的交互式表单，基于深度学习模型FFDNet，功能强大且使用简单，还保障数据隐私。

昆仑万维推出天工Skywork桌面版，专为Windows打造，能调用Claude和Gemini。实测显示，它可高效分类文件夹、提取图片、生成报告等。相比Claude Cowork，其在生态、视觉、模型等方面有优势，还降低了办公门槛。

8月21日百度蒸汽机音视频一体化模型重大升级，实现多人有声视频一体化生成。有五大核心技术突破，价格低至行业70%。源于算力和工程优化积累，未来还会优化成本，其盈利不依赖调用次数，带动平台生态升级。

随着AI发展，打造能推理又能创作的系统成为焦点。但让LLM学习视觉创作面临训练成本高和能力受损问题。BIFROST - 1框架在MLLM和扩散模型间建通信信道，解决核心痛点，实验表现出色。