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AI体育教练来了!中国团队打造SportsGPT,完成从数值评估到专业指导的智能转身

现有智能体育系统多停于‘打分+可视化’,通用大模型处理体育生物力学分析有局限。中国团队提出SportsGPT框架,实现从‘动作评估’到‘训练处方’智能闭环,各模块优势明显,超越基线。

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DragonMemory:16倍语义压缩,为RAG应用瘦身

介绍GitHub项目DragonMemory,它针对RAG应用上下文压缩,核心是Dragon v7模型,从序列维压缩,压缩比达16倍。本地测试效果好,有图形界面,支持多格式文档,开源但非成熟商业产品。

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告别“炼丹玄学”:上海AI实验室推出首个大模型数据竞技场OpenDataArena

上海人工智能实验室OpenDataLab团队推出开放数据竞技场OpenDataArena,致力于将数据质量评估从“玄学”变为“科学”。它有数据评测榜单和完整可复现的数据价值验证体系,为多类需求提供解决方案,还开源了核心工具。

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使用 GPT-5 进行编程的六个技巧

OpenAI给出使用GPT - 5编程的6个提示技巧,如指令准确无冲突、选对推理力、用类XML语法结构化规则等,还提供了详细提示技巧的参考链接。

AI寒武纪
开源动态7

“老中间件”自救:昔日并发王者、十五年开源老将全力押注Agentic AI找活路,转型做 Java 版 LangChain

7月14日,老牌开源中间件Akka发布Agentic Platform,向AI驱动型系统转型。其运营曾面临挑战,现全力押注Agentic AI,认为这是第五次计算浪潮,将构建比Langchain更丰富的功能集。

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这个 4o 矢量插画提示词效果太好了

该 40 矢量插画提示词效果出色,适合张扬的产品主题插画,色彩一致、线条粗,便于转换成 SVG,还给出了具体提示词内容。

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Google | 溯源分析RAG系统错误,提出选择性生成框架,让RAG问答准确率提升10%

Google对RAG系统错误深入分析,引入‘充分上下文’概念,指出幻觉或因上下文不足。构建评估器,提出选择性生成框架,结合多信号决策,实验显示可让RAG问答准确率最高提升10%。

AINLPer
开源动态8

代码、多模态检索全面登顶SOTA!智源BGE向量模型三连击,并全面开放

检索增强技术在代码及多模态场景作用大,向量模型是关键。智源研究院联合高校研发三款向量模型BGE - Code - v1、BGE - VL - v1.5、BGE - VL - Screenshot,登顶多领域测试基准,已全面开放助力研究与应用。

机器之心
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CVPR 2025 | SketchVideo让手绘动起来,视频生成进入线稿时代

中国科学院大学等团队提出基于线稿的可控视频生成和编辑方法SketchVideo,发表于CVPR 2025。它基于预训练模型添加线稿控制网络,解决现有视频生成模型可控性等问题,实现高质量视频生成与编辑。

机器之心
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上海AI实验室发布 Intern Lumina U2:全离散扩散建模,让模型既能“看懂”也能“生成”

上海人工智能实验室发布新一代多模态统一模型 Intern Lumina U2,基于全离散扩散建模路线,支持多任务,适配两大硬件生态,在昇腾千卡级集群训练效率提升 1.85 倍,性能优异且将开放资源。

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