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字节Seed提出M3-Agent:像我们一样"记住"与"思考"的长视频理解新范式
字节Seed提出M3 - Agent,这是首个融合实时视听输入、类人记忆构建与自主推理的多模态智能体。它模仿人类记忆机制,解决长视频理解痛点,已被CVPR 2025收录并开源代码,为通用人工智能奠定基础。
Meta视觉基座DINOv3王者归来:自监督首次全面超越弱监督,商用开源
Meta推出并开源视觉基础模型DINOv3,采用自监督学习,首次全面超越弱监督,可生成高质量高分辨率视觉特征。它在多任务表现出色,参数和数据量提升,还构建模型家族,已在多领域产生实际影响。
EasyCache:无需训练的视频扩散模型推理加速——极简高效的视频生成提速方案
近年来,扩散模型在视频生成领域广泛应用,但推理慢、算力消耗高问题突出。EasyCache是无需训练的视频扩散模型推理加速方案,在多模型实验中实现大幅提速且视频质量几乎无损,为技术落地提供基础。
卷疯了!这个清华系Agent框架开源后迅速斩获1.9k stars,还要“消灭”Prompt?
随着大模型能力突破,Agent 从概念走向应用。清华系 Agent 框架 Cooragent 开源获 1.9k stars。其创始人王政认为 Agent 框架要适应多样需求,解决泛化与精确性平衡等痛点,还分享了对 MCP、框架融合等看法。
单卡即可微调大模型!内存占用仅1/8,性能依然拉满 | ICML 2025
基础大模型应用于下游任务时微调成本高,低秩适应(LoRA)方法虽降低成本,但性能不及全量微调。华中科技大学和香港中文大学团队提出GOAT框架,在25个多领域任务验证效果好,内存占用仅1/8。
带图推理碾压同类开源模型!港中文微软等开源OpenThinkIMG框架,教AI学会使用视觉工具
港中文、微软等联合推出OpenThinkIMG开源框架,解决AI使用视觉工具面临的集成难、缺数据、适应差等问题,还公开核心技术V - ToolRL。该框架在图表推理任务上表现超GPT - 4.1,为下一代AI智能体提供基础。
字节最新大模型秘籍:只挑能有推理潜力的数据训练!1.3B模型无需标签自动挑选
字节Seed团队发布AttentionInfluence成果,用1.3B模型给7B模型选数据,无需训练和标签。通过比较基础与弱化模型损失差异评估数据影响,在多基准测试提升模型性能,还能结合分类器全面提升表现。
千问3:开源第一不只是说说!
英伟达新开源的OpenCodeReasoning系列选千问作基础底座。千问3以Apache 2.0发布后,开发者生态更新频繁,衍生模型超10万,下载量破3亿,全球第一。其性能强,正加速开启全栈式AI时代。
地平线余凯:80%的精力思考死门在哪
2025年4月18日,地平线举行发布会,创始人余凯分享战略思考方法论与“反共识”思考。他认为公司应在无竞争处竞争、不冒险,智能驾驶重功能价值,AI时代产品逻辑有别互联网,还提及技术变革战略、“平权陷阱”及高阶智驾基础。
具身智能发展趋势与展望 | 中国工程科学
文章深入探讨具身智能的概念、内涵、计算框架与系统实现,梳理发展现状、趋势与挑战,强调生成式AI在其演进中的关键作用,还分析我国发展进展、风险,并给出研究方向与对策。