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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。
烧掉数万亿 Token、数百 Agent 连跑一周:Cursor“从零写浏览器”,结果是拼装人类代码?
Cursor CEO分享用GPT - 5.2让系统运行一周从零构建浏览器的实验,产出大量代码。但实验引发质疑,项目编译难通过,代码还依赖成熟库,像是拼装人类代码,且实验成本高。
无预训练模型拿下ARC-AGI榜三!Mamba作者用压缩原理挑战Scaling Law
CompressARC研究中,Mamba作者Albert Gu团队给出不同于大规模预训练的智能配方——最小描述长度(MDL)。一个76K参数、无预训练模型,在ARC - AGI - 1基准解决20%问题,获ARC Prize 2025第三名。
何恺明团队重磅新作:去掉VAE,无需Tokenizer,纯Transformer预测数据比预测噪声更高效
麻省理工学院何恺明团队发布颠覆性研究,指出主流扩散生成模型未做好去噪工作,回归洁净数据预测才是高维像素生成正解。团队设计实验验证观点,提出极简架构JiT,展现优越性能与扩展能力。
Meta没做的,英伟达做了!全新架构吞吐量狂飙6倍,20万亿Token训练
英伟达发布全新架构9B模型NVIDIA Nemotron Nano 2,以Mamba - Transformer混合架构实现推理吞吐量最高提升6倍,对标Qwen3 - 8B并在多任务中表现持平或更优,还开源模型及大部分预训练数据。
仅用1/9的token拿下SOTA,用LLM当知识路由:全新RAG框架DeepSieve
大语言模型遇「最新」或「垂直领域」知识易出错,传统RAG做法有痛点。全新RAG框架DeepSieve把LLM当知识路由器,四步筛选信息,实验精度高、成本低,消融实验明确各模块价值,还有救场案例。
全球首个人形机器人通用视觉感知系统,Humanoid Occupancy建立多模态环境理解新范式
北京人形机器人创新中心推出 Humanoid Occupancy 感知系统,创新性融合多模态传感器信息,构建通用感知框架。它以语义占用表征为核心,有全编码和适配融合优势,经实验验证性能优,推动机器人迈向通用感知时代。
AI大厂系统提示词泄露:2.7万token里,藏着最好的提示工程课
GitHub上`system_prompts_leaks`仓库扒出Claude、GPT等AI系统提示词。这些提示词像事故档案,规则具体,其结构排序暴露优先级。普通使用者可借鉴,提升对AI提要求的质量。
AI Native的组织架构应该是怎么样的?Block CEO:每家公司都可以压缩成一个agent
Block CEO Jack Dorsey 认为传统公司层级制度在 AI 时代已无必要,AI 可承担协调等功能。Block 以 AI 为中心重建公司,构建两个世界模型,搭建四层架构,裁员 40%,重新定义人员角色和 CEO 工作。
OpenClaw逼出Claude最强反击!GUI操控电脑和真人无差别,网友:这得花多少token?
Claude Code升级Computer Use能力精准反击OpenClaw,基于GUI操作,像真人操控电脑。升级后无需API或CLI改造,能操控传统软件,还上线远程控制、定时任务功能,有安全分层设计。已向Claude Pro和Max用户开放。