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视频生成 vs 空间表征,世界模型该走哪条路?
随着生成模型和潜在表征技术发展,业界探讨世界模型技术路线。是像素级视频预测模拟未来场景可靠,还是潜在空间抽象表征高效?Goole DeepMind的Genie 3发布,再次引发讨论,分歧也从理论走向应用。
对谈 Memories AI 创始人 Shawn: 给 AI 做一套“视觉海马体”|Best Minds
本文是对 Memories AI 创始人 Shawn 的访谈。他指出当下 AI 记忆多为“上下文工程”,其团队致力于打造视觉记忆层 LVMM。还探讨了视觉与文本记忆区别、LVMM 架构及应用场景等,认为视觉记忆将成下一代 AI 核心。
英伟达GPU被曝严重漏洞,致模型准确率暴跌99.9%
英伟达GPU被白帽黑客发现严重漏洞,通过GPUHammer攻击可使大模型准确率从80%降至0.02%。此攻击属Rowhammer类,直接对显存“物理动手”。英伟达建议的防御措施会使模型性能下降。
SnapMoGen:44 小时动作数据 + 12 万文本注释,文本驱动动作生成数据集
近年来文本驱动动作生成有进展,但受限于数据集质量。Snap团队提出SnapMoGen数据集和MoMask++模型。前者有2万条动作片段和12.2万条文本描述,后者建模更有效,还结合LLM提升适用性,但二者都有局限。
孙凝晖院士:集成芯片带来三大科学问题
随着摩尔定律发展放缓,集成芯片与芯粒技术对高性能芯片设计制造愈发重要。孙凝晖院士在2025年度晶上系统生态大会指出,集成芯片是提升性能新路径,但芯粒集成度提升带来三大科学问题。
MiniMax秀了波AI视频杂技:越看越惊艳,指令遵循太强了
MiniMax发布海螺2.0版本,能处理极端物理情况,原生支持1080P,在指令遵循、生成质量达一流水平,成本效率破纪录。此前还开源MiniMax - M1,两大底层技术创新让其成果惊艳,展现研发实力。
北大伯克利联手“拷问”大模型:最强Agent也才40分!新基准专治“不听话”的AI分析师
北大与伯克利团队推出IDA - Bench新基准,模拟真实数据分析场景,解决现有基准无法评估大模型在动态交互中可靠性的问题。测试显示,顶尖大模型成功率最高仅40%,不同模型还暴露多种问题。
AI发现新物质,仅用200小时!不写一行代码,筛选36.7万种物质
微软在Build大会推出企业级AI科研平台Microsoft Discovery,结合专业AI Agent与高性能计算。它能让无编程背景人员用自然语言使用超算与模拟系统,200小时筛选36.7万种物质找新冷却剂。
Meta全开源HumanCLAW:基础模型正进入具身智能的决策层
过去基础模型主要理解和描述物理世界,如今开始进入机器人控制栈。Meta等提出HumanCLAW,将高层行动与低层运动控制分开。评测显示当前模型在行动决策上存在不足,未来可从多方向推进研究。
刚刚,林俊旸官宣创业公司Pragmatik Labs!
原阿里千问技术负责人林俊旸官宣在上海创办新AI公司Pragmatik Labs,研究横跨数字与物理世界的下一代Agent。其获高榕创投、红杉中国领投,腾讯等支持,投后估值约20亿美元。