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全面评估多模态模型视频OCR能力,Gemini 准确率仅73.7%

MME - VideoOCR团队评估多模态大模型(MLLM)视频OCR能力。构建精细任务体系和高质量数据集,评测18个主流MLLM。即便如Gemini - 2.5 Pro,准确率仅73.7%,暴露出MLLM在视频OCR领域能力局限。

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在数据驱动的商业环境中,传统数据分析流程有诸多局限。本文介绍基于阿里实时数仓 Hologres 和阿里百炼的联合方案,结合 Function AI 平台,可构建企业级数据分析 Agent,实现端到端加速。

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不训练,解锁Agentic智能!微软:只需给LLM一台电脑

人大、MSR、清华的LLM - in - Sandbox开启「通用代理智能」新范式,把大模型放进“虚拟机”,让其在6大任务上成绩全线暴涨,零额外训练解锁“通用代理智能”,还介绍了相关实验、优化及效率情况。

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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。

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首个多人对话视频生成框架MultiTalk,角色有表情还能互动

现有音频驱动人体动画方法多聚焦单人,处理多音频流能力弱、指令跟随有局限。中山大学提出多人对话视频生成新框架MultiTalk,介绍了技术原理,演示效果显示其指令跟随能力强、伪影少。

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作者发现很多人构建 AI 智能体常半途而废,给出实战路径:先挑极小明确问题,选基础大模型,决定交互方式,搭建骨架工作流,谨慎加记忆功能,配能用界面,小步快跑迭代,控制好范围。

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什么都不做就能得分?智能体基准测试出现大问题

随着AI智能体走向实际应用,其基准测试变得至关重要。但现有基准测试问题多,如WebArena判错答案、τ - bench给无操作智能体高正确率。文章提出有效性判据和ABC清单,还揭示主流基准测试诸多问题。

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HeyGen开源HyperFrames框架,解决视频制作专业工具学习成本高、简单工具缺灵活性的矛盾。它基于HTML,与Remotion设计哲学不同,渲染快、输出体积轻,有诸多特性和应用场景,安装简单。

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AI时代,开发者不能再当 i 人了,「计算代言人」敬告

亚马逊科技副总裁 Jeff Barr 时隔 16 年再访中国,对比两个技术时代。他认为 AI 带来创新与挑战,开发者需强大沟通力。还介绍亚马逊科技工具 Kiro 及新开发模式,预测未来软件开发形态转变。

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