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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。
Self-Forcing++：让自回归视频生成模型突破 4 分钟时长极限
加州大学洛杉矶分校与字节Seed等团队联合完成Self-Forcing++，让自回归视频生成模型突破4分钟时长极限。它解决传统模型架构缺陷，经三步技术实现稳定超长视频生成，实验超基线，但仍有长时记忆缺失等问题。
ACL 2025 | GALLa：给代码大模型装上“透视眼”，看懂程序的“骨架”！
蚂蚁集团与上海交大合作的 GALLa 研究被 ACL 2025 主会录用。它利用图神经网络将代码图结构信息注入大模型，在 7 个模型和 5 个任务上提升性能，推理与普通 LLM 一致，不增成本。
给非技术人的大模型介绍：从零训练ChatGPT的全流程、天价成本及企业务实替代方案
文章介绍从零训练ChatGPT级别大模型的全流程、高昂成本，指出这对多数企业不现实。建议企业战略从构建转向应用，通过租用API或微调开源模型利用大模型，将专有数据视为核心资产。
当下的 AI 产品：有 revenue，但不是 recurring 的
当下AI创企有收入但非经常性，ARR指标被扭曲。因定价权在巨头手里，传统SaaS的ARR已不适用。初创生态封闭循环，未来ARR可能不再是评估方式，新指标或聚焦留存率等。
用2D数据解锁3D世界：首个面向运动学部件分解的多视角视频扩散框架
张昊等提出 Stable Part Diffusion 4D (SP4D) 框架，由 Stability AI 与 UIUC 联合完成。它能从单目视频生成多视角 RGB 与运动学部件序列，解决运动学部件分解及自动 rigging 问题，实验效果显著，被 Neurips 2025 接受为 Spotlight。
通用LLM压缩算法，居然藏视频编码里！2.5bit实现4bit性能，硬件无缝支持
LLM.265研究发现，视频编码器是高效的大模型张量编码器，现成视频编解码硬件压缩AI模型数据效率高。它灵活控制码率、可压缩多种张量，还能利用GPU硬件加速。实验显示其压缩效果显著。
关于 AI Agent，「实在」、「好用」可能比「颠覆」更重要
8月18日百度AI Day上，百度文库、网盘联合发布全端通用Agent「GenFlow2.0」。它无需邀请码，多专家协助，能利用文库和网盘数据，实测在多场景表现超预期，稳定高效，“好用”才是关键。
谷歌深夜打假！27页论文全公开，揭秘Gemini如何碾压OpenAI，拿下IMO真金牌
OpenAI高调庆祝自家模型获IMO金牌，谷歌DeepMind携官方认证和27页论文官宣Gemini碾压夺金。谷歌公开解题方法论，介绍三步思考法及相关Prompt，还对比批评了OpenAI的做法。
除了prompting外，不动参数，如何改变模型行为？
文章指出传统提示工程控制大模型生成行为有缺陷，提出Steering Target Atoms (STA)方法。它用稀疏自编码器分解LLM高维表示，定位“原子知识组件”精准控行为，实验效果超现有技术，还能控制推理长度。