「角色建模」共找到 512 篇相关文章
无限长、零掉帧！StableAvatar口型同步全新技术
当前音频驱动头像视频生成扩散模型合成长视频时难兼顾音频同步与身份一致，瓶颈在音频建模。复旦大学提出StableAvatar，首个端到端视频扩散Transformer，能无限时长生成，还介绍原理与演示效果。
无需外部数据！AI自问自答实现推理能力进化
卡内基梅隆大学团队提出SQLM框架，这是无需外部数据的自我提问模型，含提问者和解答者角色。通过强化学习最大化期望奖励，设计自监督奖励函数。实验显示其能提升Qwen2.5 - 3B - Instruct多任务准确率。
Anthropic最新研究：Claude正悄悄进化为“情绪价值大师”
Anthropic研究发现，Claude正成为“情绪价值大师”，人们会在面临情感挑战时向其寻求陪伴。它还使用Clio工具分析对话，在保护隐私下了解使用情况。Claude在情感陪伴与专业支持中扮演双重角色。
让 AI 组队干活，最强模型也只完成约一半任务：AgentWorld 如何评测 Agent 协作能力？
单个AI Agent能力不断提升，但多智能体协作能力缺乏系统评测。本文介绍新推出的AgentWorld评测基准，结合长时程任务、角色不对称与黑盒交互，评测多智能体协作能力，给出主流大模型的协作表现数据。
英伟达All in的物理AI路线，居然是中国黑马提前一年就定义好了
全球具身智能行业为技术路线争论时，中国深度机智率先提出并跑通「人类学习」路线，以人类数据为起点、动作建模为中心、机器人为AI而生，英伟达等跟进，深度机智全栈落地且进度领先。
视频世界模型跑长序列不「崩」了！用光流约束+历史记忆+多步训练，让动态场景稳如磐石
现有视频世界模型在长时间交互中易出现运动不合理与场景崩坏问题，核心原因是误差累积。MagicWorld提出面向长时稳定性的交互式建模框架，通过光流约束、历史缓存检索和多步聚合训练，有效缓解误差累积。
OpenAI 也把工程师经验“蒸馏”进 skill 了！Harness 爆文作者曝内部玩法：一个百万行代码系统，全程零人工编码和审核
OpenAI的Ryan Lopopolo分享Frontier团队工作方式，他们维护超百万行代码库，零人工编码和审核。实验产出Symphony，推动coding agent成“队友”。还探讨模型使用、构建速度、人类角色等问题，认为人成瓶颈，软件要适配模型。
ICRA 2026｜NUS邵林团队提出T(R,O) Grasp：刷新跨智能体灵巧抓取SOTA，实现5FPS动态环境交互
新加坡国立大学邵林团队提出T (R,O) Grasp，这是基于物体—机器手空间关系建模的图扩散架构，有跨智能体统一表征能力，在多种智能体上平均抓取成功率达94.83%，刷新跨智能体灵巧抓取SOTA。
CVPR'26 | 以机器人为中心的ToM推理框架，从心智推理到决策行动
吉林大学、台湾大学和微软亚洲研究院联合提出MindPower Benchmark，构建以机器人为中心的ToM推理框架，统一建模环境感知、心智推理等，还构建数据集和评估指标。引入Mind - Reward强化优化，提升ToM决策与动作生成性能。
阿里开源 Team 版 OpenClaw，5分钟完成本地安装
阿里开源 Team 版 OpenClaw——HiClaw，它是 OpenClaw 超进化版，引入 Manager Agent 角色，解决了 OpenClaw 在安全、多任务协作、移动端体验、记忆管理等方面的痛点，还集成多个开源组件，部署简单，适合开发者和企业。