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智谱联合清华开源多图参考视频生成模型,带来主体一致性新高度
合肥工业大学、清华大学和智谱开源多主体参考视频生成模型Kaleido。它用全新数据构建法和精巧架构,解决主角与背景混淆难题,实验显示其在多维度表现优异,超越现有开源模型。
美国启动人工智能「创世纪计划」:打造AI版曼哈顿工程,270天就要见到效果
2025年11月24日,美国白宫发布行政令启动「创世纪计划」,对标「曼哈顿计划」。该计划将战略重心转向AI赋能的科学发现,盘活联邦数据与算力,构建平台,锁定六大领域,设定时间节点确保执行力。
从答题到做实验:SciAgentGym让大模型进入科学工作流
复旦大学NLP实验室提出SciAgentGym,为科学智能体搭建工作流环境,还设计了评测集SciAgentBench。实验显示模型接入工具能提升成功率,但长流程任务性能下降。论文还提出SciForge构建训练数据,提升了模型表现。
Talking-Critic奖励模型带来更自然的音频驱动肖像
近期音频驱动肖像动画技术发展快,但现有方法存在嘴型声音不对、动作不自然等问题。阿里提出Talking - Critic奖励模型,构建Talking - NSQ数据集,还提出TLPO优化框架,提升多维度表现,实验超现有SOTA方法。
干家务一小时挣1000元,具身智能时代人类新岗位
机器人是AI热门领域,但面临数据荒。训练数据分真实与合成两类,前者质量高但成本高、规模有限,后者成本低。数据标注服务商高价回收做家务等视频作训练素材,各方努力下优质数据仍短缺。
人大-清华-腾讯发布:音频 - 视觉多模态任务统一框架
人大、清华和腾讯合作发布Crab论文,目标是实现多模态场景理解任务的高效一统。它针对音频 - 视觉理解模型难点提出解决方案,构建数据集、设计LoRA结构、统一架构,训练分预训练和指令调整两阶段。
攻克大模型「表格盲区」!ST-Raptor框架发布,实现复杂半结构化表格的精准理解与信息抽取
半结构化表格布局多样、结构复杂,让自动化数据处理困难。上海交大等团队发布 ST - Raptor 框架,提出 HO - Tree 数据结构及树上操作,构建 SSTQA 数据集,提升表格问答准确率,弥补大模型处理短板。
ICLR 2026 | CineTrans: 首个转场可控的多镜头视频生成模型,打破闭源技术壁垒
随着视频生成模型发展,影视级长视频需多镜头序列及自然转场,这成新挑战。上海人工智能实验室团队提出 CineTrans 模型,基于掩码机制实现自动化转场,还构建 Cine250K 数据集,实验效果超基线。
CVPR 2026 | EmoStyle:情感也能“风格化”?深大VCC带你见证魔法!
EmoStyle由深圳大学可视计算研究中心黄惠教授课题组完成。它解决图像情感风格化两大挑战,提出有效方法、构建数据集、设计模块。实验显示其平衡情感与内容,还能扩展到文生图。
全球首个多模态矢量动画生成框架,轻松拿捏跨平台轻量动画
复旦大学等团队推出OmniLottie框架,利用创新分词技术将视频、图文指令变成高质量矢量动画。团队还打造数据集MMLottie - 2M,构建测试基准MMLottie - Bench。实验显示,OmniLottie在多任务测试中优势明显。