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自回归模型杀回图像生成！实现像素级精准控制，比Diffusion更高效可控
当下AI图像生成领域，Diffusion模型虽为主流，但在精准控制上有不足。伊利诺伊大学香槟分校等机构研究者提出MENTOR框架，用自回归模型实现像素级精准控制，比Diffusion更高效可控。
大神李沐回归B站「做了个实时数字人」，直言「水平吊打我自己」
大神李沐回归B站，展示用创业公司BosonAI的Higgs Avatar v1模型做的实时数字人，称其水平“吊打自己”。该模型能带来接近真人的临场感，操作简单，有四大核心优势，已进入内测。
硬件只是入场券：AI可穿戴的百万销量背后，软件与场景才是终极战场
InfoQ《极客有约》X AICon 直播探讨 AI 硬件进阶。Plaud、Rokid 等企业代表认为，AI 硬件成功关键在于早布局、结合需求与设计。软硬件一体是核心，可在传统硬件难胜任场景脱颖而出，多模态交互有挑战也有应用。
揭秘大模型评测：如何用“说明书”式方法实现业务场景下的精准评估
文章系统性介绍业务场景下大模型评测流程，包括需求分析、评测集设计生成、维度设定、任务执行和报告输出。指出评测挑战，如设计维度和集，还给出评测方法及案例，像蚂蚁评测集、业务自动化评测。
专为小说、角色扮演等而生：元象开源泛娱乐场景底座模型
元象作为AI与3D技术服务公司，此次开源XVERSE-Ent系列中英双语大模型。它采用MoE热启动技术与三阶段训练策略，解决泛娱乐场景痛点，适配多元语境，有高部署性价比，为行业提供泛娱乐AI解决方案。
扩散语言模型真的会比自回归好？理论分析结果可能恰恰相反
北京大学和蚂蚁集团研究表明，扩散语言模型虽理论上有并行生成优势，但实践中在某些任务推理成本更高。研究通过实验对比，分析了扩散与自回归模型在不同评估指标下的效率，指出选择模型要视任务需求。
「回答一切」吐槽潮中 Sam Altman 确认： 4o 回归，GPT-5 将进行六大改进
OpenAI在Reddit举行GPT - 5问答活动，网友吐槽多。Sam Altman确认GPT - 4o回归，还表示GPT - 5将进行加倍调用速率、保留旧模型选择权等六大改进，同时回应了用户对旧模型、调用限额等方面的质疑。
模力工场 035 周 AI 应用周榜：AI 正在走出通用叙事，进入细分人群与真实场景
模力工场 035 周 AI 应用周榜揭晓，前十应用展示 AI 向各领域渗透，正从通用大模型转向垂直细分场景。本周上榜应用呈现多趋势，如情绪陪伴类细分、内容生产类下沉、营销商业化具象化等。
说一个反常识的真相，Agent如今在真实工作场景的成功率依然很低。
作者有感于AI在真实工作场景评测的稀缺性，以阿里国际站RealReplicaBench评测集为例，介绍电商场景任务，发现多数模型成功率低，其他领域类似，呼吁厂商努力，作者也计划自跑评测更新排名。
AI 如何讲好一个多人故事？首个支持多角色互动的3D场景叙事系统
首尔国立大学提出全新框架，能生成虚拟动态场景并支持多角色上下文动作生成。引入LLM拆解复杂任务，系统用事件驱动方式规划动作，还构建基准评估相关能力，有良好扩展性和实用性。