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构建会“说话”和“行动”的 AI:生成式数字人技术与 EchoMimic 实践
在 QCon 全球软件开发大会上,支付宝李宇明围绕 EchoMimic 介绍生成式数字人进展、技术、应用及研究思路。对比传统数字人,生成式数字人成本低、易控制,但也有技术新、推理成本高的问题。EchoMimic 两版本已开源,经优化推理速度可提升。
Sam Altman 对Meta 的AI人才挖角行动作出回应:「传教士将战胜佣兵」。
Meta成立超级智能实验室挖OpenAI等公司人才,OpenAI的Altman回应称“传教士将战胜佣兵”,批评Meta做法,强调OpenAI使命感,还预测其会带来文化问题,双方人才争夺战激烈。
一文讲透程序编排的核心方式:从表达式语言到并行化实践
文章围绕程序编排展开,介绍单语句编排、类编排、流程编排、并行化编排等核心方式,分析多种编排框架特点及适用场景,还提及Lindorm泛时序数据解决方案,为开发者提供编排参考。
ICML 2025 | 注意力机制中的极大值:破解大语言模型上下文理解的关键
ICML 2025新研究揭示,在使用RoPE的现代Transformer模型里,注意力机制Q和K表示有集中极大值,V表示无此模式。研究通过实验明确极大值与上下文知识理解的联系,对模型设计、优化和量化有重要启示。
ICML 2025 | 注意力机制中的极大值:破解大语言模型上下文理解的关键
ICML 2025新研究揭示,在使用旋转位置编码 (RoPE) 的现代Transformer模型中,注意力机制的查询 (Q) 和键 (K) 表示存在集中极大值,而值 (V) 表示无此模式。研究通过实验揭示其与上下文知识理解的关键联系。
蚂蚁集团扩散大语言模型新突破:超800Token/s,速度与质量兼得
蚂蚁集团将LLaDA更新到2.1,通过引入“草稿 - 编辑”机制,打破扩散模型推理速度与质量的对立僵局。它有极速和质量两种模式,还采用混合训练流程及强化学习,在多基准测试中表现出色。
8.6K star!!实时翻译、离线使用、支持50+语言,这个免费开源项目牛皮!
介绍开源项目RTranslator,它为Android平台实时翻译应用,用Meta的NLLB模型与OpenAI Whisper技术,本地处理保障质量与隐私。有双模式对话等功能,在Github获8.6K star。
DoorDash 如何打造了一款不完全依赖大型语言模型(LLM)的 AI 购物助手
DoorDash 分享对话式 AI 助手 Ask DoorDash 的架构,它借助 LLM、AI 代理等构建系统。测试显示其提升了结账转化率等指标,还构建自动评估框架改进质量衡量,架构分离协调与业务功能。
西湖大学张驰团队:从视觉合成到空间理解,视频 AI 正在「转向」丨CVPR 2026
过去两年视频生成发展近成熟,但多数模型缺乏空间结构稳定建模能力。西湖大学AGI Lab团队提出论文,将问题落回推理阶段,让相机轨迹成约束条件,推进视频生成到三维结构约束建模。
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。