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视频扩散模型新突破!清华腾讯联合实现高保真3D生成,告别多视图依赖

清华大学联合腾讯提出Scene Splatter,基于视频扩散模型,从动量视角引导其生成满足三维一致性的视频片段,提升三维场景生成效果,解决了传统方法在单张图片重建三维场景的难题。

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Tool-Star:赋予大模型结合多工具推理的能力

文章提出Tool - Star框架,旨在解决大模型多工具协作推理难题。它从数据端到训练流程优化,让模型调用多种工具,在复杂计算和知识型推理任务表现卓越,还探讨了未来多模态及多工具扩展方向。

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OpenAI机密文档再泄露:2026年神秘硬件设备曝光!

Internal Tech Emails曝光OpenAI内部文档,显示2026年将推出神秘设备,还放出ChatGPT 2025年上半年战略文档。网友猜测设备用途,靠谱分析指可能是AI硬件。文档揭示其全场景AI野心、技术架构升级及品牌战略思考。

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复杂的Harness Evolution,甚至不如多跑几遍

本文解读AI2与华盛顿大学最新研究,针对热门Agent Harness Evolution方向,通过公平对照实验检验方法真实收益,戳破研究误区,引发对Agent评估标准的反思。

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LLM后训练太烧钱?清华&腾讯有了破解法门:关键是得会Rollout

大模型强化学习后训练中,rollout预算易成瓶颈,且并非所有rollout都有用。清华和腾讯研究者提出TRACE框架,将Agent轨迹视为树,分配预算给易产生“成功/失败对比”的节点,实验显示其效果良好。

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从最优传输角度训练奖励模型:让 RLHF 学会「忽略错误偏好」丨ICML 2026

浙江大学、小红书、北京大学等团队提出SelectiveRM,基于最优传输训练奖励模型。它重构训练目标,通过选择性分布对齐排除噪声偏好,解决了奖励模型训练中监督信号不可靠的问题,实验验证其有效且泛化能力好。

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指导Harness的越多,收益反而越差

Thinking Machines Lab的《Interaction Models》指出,当产品形态中,指导harness越多收益越差。问题在协作带宽,提出把“会交互”练进模型本体,介绍了从零训练的interaction model及架构,还指出现有交互评测不足。

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CVPR 2026 Highlight|让家电「在仿真中运转起来」,北大正式发布RealAppliance!

北京大学团队提出 RealAppliance 数据集与 RealAppliance - Bench 评测基准。前者收录 100 个精细家电资产,与真实产品系统多层面对齐;后者围绕五项任务评估模型家电操作规划能力,实验显示主流模型仍面临挑战。

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开源的 skill 被抄了千赞,我用 Lovart 给自己做了个品牌!

作者开源剪辑 Agent 被抄赞多,决定为账号做品牌视觉。其非设计师,用 Lovart 改变与 AI 沟通方式,通过 Brand Kit、字体生成器等完成系列设计,还能导出 PSD,沉淀 Skill。

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彻底封杀!Anthropic第四刀砍向龙虾,开发者哀嚎,两大创始人互喷!

前天Anthropic封杀OpenClaw订阅额度后,24小时内又在官方轻量化命令行工具查人,提示词含“OpenClaw”就返回400错误。两大负责人隔空交火,开发者各寻出路,这或成Anthropic战略失误。

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