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静态稀疏已死:Flux Attention 开启文本 LLM 自适应推理新时代

文章指出上下文LLM高效推理面临性能与效率难题,先介绍Elastic Attention打破静态稀疏桎梏,后重点阐述全新的Flux Attention,它将动态稀疏注意力范式升级为层级别路由,解决了算法与硬件的矛盾,在多方面实现突破。

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让龙虾看懂屏幕!谷歌多模态新成果,文本图像视频音频进同一空间

谷歌发布首个原生多模态嵌入模型Gemini Embedding 2,将文本、图像、视频、音频和文档映射进同一嵌入空间,支持多模态混合输入,为AI Agent“看懂”世界提供关键基础,已展开公测。

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从Sora2到TapNow:AI视频创作,差的是这套专业流程

国内知名导演欧阳英豪用AI打造百万级商业TVC,TapNow公开其创作流程。当下AI视频工具强,但能用于商业的TVC少,核心问题是不懂专业流程。TapNow将专业流程工具化,有五大核心功能,适合不同层次创作者。

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让AI自我进化?斯坦福华人博士答辩视频火了,庞若鸣参与评审

斯坦福大学博士生 Zitong Yang 完成「持续自我提升式 AI」博士论文答辩并分享视频。他针对当前模型局限提出解决方案,涵盖合成持续训练、预训练能力自我提升、迈向 AI 设计 AI 三个核心方向,引发行业关注。

机器之心
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DeepSeek-OCR是「文本理解」未来方向吗?中科院新基准给出答案

DeepSeek-OCR的视觉文本压缩技术降低文本处理成本,中科院自动化所等团队推出VTCBench基准测试评估模型视觉认知,含三大任务及衍生版本,测试结果有‘U型曲线’,还评测多种尖端模型。

新智元
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浙大联手字节:开源大规模指令跟随视频编辑数据集OpenVE-3M

浙江大学与字节跳动合作,提出大规模指令跟随视频编辑数据集 OpenVE-3M,有 3M 样本对。还提出数据构造管线、编辑模型 OpenVE-Edit 及评测集 OpenVE-Bench,小参数量下超越现有开源模型。

机器之心
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CVPR 2026|AI开始会拍电影了:一分钟十镜头,全程不崩剧情

多镜头视频生成要求模型处理不同镜头间稳定信息和变化信息,现有方法有局限。Meta与哥本哈根大学研究者提出OneStory,建立跨镜头记忆机制,设计关键模块,实验表现好,为视频生成打开新可能。

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低Token高精度!字节复旦推出自适应推理框架CAR

字节与复旦大学研究人员提出自适应推理框架CAR,能根据模型困惑度动态选短答或推,在多基准测试中平衡了准确性与效率,打破文本推理必然性能更好的认知。

量子位
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25个实战案例告诉你:原来 Blender + Seedance 才是AI视频创作的终极组合!

文章介绍开源仓库Awesome-Blender-Seedance-Workflow-Usecases,汇集25个Blender与Seedance结合的实战案例。阐述两者组合原理及优势,展示多类案例亮点,还给出快速上手指南,体现人机协作创作新理念。

开源星探
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牛B, 我去,新手小白也能使用InfiniteTalk搭建属于自己的数字人啦 ,真的太简单啦!!!

文章聚焦InfiniteTalk,剖析数字人视频制作痛点,阐述其以“稀疏帧视频配音”破题,具备无限度、全身与表情同步等优势,介绍核心功能、使用方法,对比同类项目,凸显其多方面优越性。

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