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刚刚，阿里「欢乐马」正式上线，抢先实测这匹「黑马」
4月27日，阿里ATH团队上线视频生成模型HappyHorse 1.0。它依托多模态架构，音视频创作编辑一体，价格实惠。支持文生、图生、多图参考生视频，视频编辑功能强大，能精准替换主体、添加元素、改变风格。
去掉像素中介！上海交大让AI边看边想边画，用同一个“大脑”跨模态推理
上海交大等团队提出LatentUM架构，摒弃像素解码中介，在共享语义潜空间跨模态思考。它用MBAQ技术转化视觉特征，设计MoME架构，还能自我反思、规划路线、模拟世界演变，表现出色。
对话阶跃星辰段楠：“我们可能正触及 Diffusion 能力上限”
阶跃星辰段楠指出当前视频生成技术或触天花板，真正有深度理解能力的模型尚待突破。他预测未来1 - 2年视觉领域基础模型有望出现，还分享视频生成及多模态AI未来核心洞察。
DoorDash 如何打造了一款不完全依赖大型语言模型（LLM）的 AI 购物助手
DoorDash 分享对话式 AI 助手 Ask DoorDash 的架构，它借助 LLM、AI 代理等构建系统。测试显示其提升了结账转化率等指标，还构建自动评估框架改进质量衡量，架构分离协调与业务功能。
RAG外部检索是多余的，英伟达最新成果颠覆认知
英伟达INTRA论文指出RAG架构中检索器和生成器在不同表示空间工作，存在retriever - generator mismatch问题。INTRA让模型用注意力查询检索自身编码表示，训练量小，在多跳QA上超越多种检索基线。
腾讯张正友：具身智能必须回答的三个「真问题」
7月27日，腾讯发布具身智能开放平台Tairos。发布会后，腾讯张正友剖析战略选择背后的三个核心问题：架构上主张分层架构；认为具身智能第一性原理是身脑融合；强调要为长远目标放弃短期商业利益。
ERNIE 5.0：走向原生统一的万亿参数多模态基础模型
过去多模态模型‘拼接式’方案存在理解与生成割裂问题，ERNIE 5.0 借此提出，用统一自回归框架做多模态理解与生成，在架构、训练与系统层面有创新，评测中各模态能力表现出色。
AI圈水太深：OpenAI保密、Meta作弊！国产MoE却异军突起
文章梳理大语言模型发展，从传统稠密架构到稀疏MoE架构，参数从百亿到万亿。介绍OpenAI、Meta等厂商模型，如GPT系列、Llama系列，还提及Mixtral、DeepSeek V3等。指出Meta作弊丑闻，国产MoE模型异军突起。
Transformer八周年！Attention Is All You Need被引破18万封神
Transformer已满8岁，其开创性论文《Attention Is All You Need》被引超18万次，掀起生成式AI革命。它催生诸多前沿产品，让人类跨入生成式AI时代，虽起初未受关注，但如今影响深远，谷歌态度也在改变。
停止迷信“超级Prompt”：要想AI不犯错，你得专门雇人“怼”它
这篇来自Isotopes AI的论文指出，在生成式AI落地中，迷信‘超级Prompt’不可取。对于高风险场景，单体LLM有局限，论文构建‘AI Office’架构，引入‘对手团队’概念，实验使准确率从60%提升到92.1%，但也有成本和局限。