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微软亚洲研究院机器学习组首席研究员刘炜清确认出席 AICon 深圳，分享由生成式基础模型驱动的金融市场仿真引擎
8月22 - 23日，首届AICon全球人工智能开发与应用大会深圳站将启。微软亚洲研究院刘炜清等专家将分享经验。刘炜清会介绍由生成式基础模型驱动的金融市场仿真引擎MarS，展示其在金融场景潜力。
社区供稿 | Hugging Face x 北京中关村学院等机构联合发布生成式基因组大模型Carbon：一场关于“生命语言”的范式革命
北京中关村学院等联合发布生成式基因组大模型Carbon并开源。Carbon家族有三个版本，旗舰模型Carbon - 3B在多任务匹敌70亿参数的Evo2 - 7B，运行速度快275倍。它在数据、分词、训练上有创新，还实现技术普惠，有多种应用场景。
生成视频总出物理bug？用VLM迁移+token级对齐，让燃烧在正确位置发生，碰撞遵循动量守恒丨CVPR 2026近满分接收
现有生成式视频模型多停留在“外观拟合”，未真正“物理建模”。中山大学等机构提出ProPhy，构建渐进式物理对齐框架，使模型有“分层物理理解”与“空间物理对齐”能力，论文被CVPR2026近满分接收。
AI生成视频总不符合物理规律？匹兹堡大学团队新作PhyT2V：不重训练模型也能让物理真实度狂飙2.3倍！
匹兹堡大学团队提出 PhyT2V 框架，论文已被 CVPR 2025 接收。该框架不依赖重训练或大量外部数据，通过链式推理与迭代修正机制，增强主流 T2V 模型物理场景泛化与生成能力，应用前景广。
Meta超级智能实验室首篇论文：重新定义RAG
Meta超级智能实验室首篇论文提出REFRAG框架，重新定义RAG。它通过“压缩、感知、扩展”流程优化LLM处理外部知识方式，最高将首字生成延迟加速30倍，且性能无损。
RL加持的3D生成时代来了！首个「R1 式」文本到3D推理大模型AR3D-R1登场
强化学习首次被系统性拓展到文本到3D生成领域，上海人工智能实验室等机构研究者提出首个强化学习增强的文本到3D自回归模型AR3D - R1，还提出Hi - GRPO范式和MME - 3DR基准，实验显示其性能优异。
开源，本体驱动的GraphRAG新范式，零噪声~
分享开源项目trustgraph，重点介绍本体驱动的零噪声GraphRAG。常规GraphRAG在实际应用中问题多，如数据重复、冲突、缺数据等，而本体可构建自我完善的知识图谱，作者为此造了“本体驱动GraphRAG”。
Relink：为GraphRAG动态构建证据图
大语言模型在开放域问答中有‘幻觉’问题，GraphRAG结合LLM与知识图谱缓解此问题，但现有方法有缺陷。作者提出‘推理并构建’新范式和Relink框架，实验显示其性能领先，对RAG系统设计有启示。
11K+ Star！NotebookLM 最强开源平替来了，支持私有化部署！
NotebookLM好用但有数据隐私问题，GitHub上的SurfSense是其开源平替，支持私有化部署。它功能成熟，支持多种文件格式等，提供三种入门方式，虽缺PPT生成能力，但知识管理和问答功能够用。
71.2%的惊人解决率，伦敦大学开源顶级AI代码修复智能体系统
伦敦大学等发布Prometheus AI系统，它将代码库变成知识图谱，解决9种编程语言的GitHub问题。由五个智能体协作，解决率高、成本低且已开源，或为AI编程新方向。