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无需训练的3D生成加速新思路：西湖大学提出Fast3Dcache
在AIGC浪潮中，3D生成模型虽进化快，但‘慢’和计算量大制约其应用。西湖大学AGI实验室提出无需训练、即插即用的Fast3Dcache框架，能在加速同时保持或提升模型几何质量。
告别直接生成，文生图进入Agent时代：港中文联合伯克利开源Gen-Searcher
过去文生图多是‘直接出图’，遇真实世界知识等易翻车。港中文等团队提出Gen - Searcher，让图像生成模型像Agent一样搜索等，数据、模型和代码均已开源，实验显示它提升了生图准确性和质量。
生成式推理再排序，可能会是LLM4RecSys的新突破口吗？
Meta AI研究者尝试把推理模型引入推荐系统再排序阶段。论文通过监督微调等赋予模型推理能力，超LLM4Recsys标杆。中期内化物品语意ID，生成推理路径，推理赋能再排序，披露重排序提升空间。
字节Seed提出序贯策略优化方法，突破同传“质量-延迟”权衡问题
AI字幕质量和延迟难平衡是业界老问题。香港中文大学、字节跳动Seed和斯坦福大学研究团队提出序贯策略优化框架SeqPO - SiMT，在70亿参数规模实现SOTA，翻译质量媲美Qwen - 2.5 - 7B离线水平。
快手高欢深度解读：多模态理解如何成为AIGC视频生成的“幕后功臣”？
2024 年 AIGC 爆发，多模态理解技术支撑 AIGC 原生应用。快手高欢在 AICon 大会分享多模态理解在 AIGC 场景应用，介绍主流 AIGC 产品形态，探讨其背后多模态理解方法、提升能力途径及赋能 AIGC 的方向。
直播预约 | SwS: 强化学习训练能否不依赖外部知识优化模型的弱点？
该论文提出强化学习场景下的启发式数据合成流程（SwS），利用模型自我感知弱点驱动自动化问题生成，弥补推理缺陷。对其扩展后适应性更广，在多基准测试集和模型上验证有效，性能提升显著。
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。
智能流体力学青年学者论坛第29讲：刘军博士——人工智能技术在工业产品设计中的应用
本报告重点介绍贝叶斯优化技术在工业气动设计产品设计上的应用，采用特定方法用于电动汽车暖通空调系统设计，以降低CFD成本。还简单介绍工业产品优化设计中另外两种成功方法。
自动生成n8n工作流！这个神级开源方案，绝了～
文章分享全自动构建n8n工作流的方案，核心是开源项目n8n - mcp，它是AI Agent的n8n外挂知识库，能让AI深度理解和使用n8n。文中介绍其安装、使用，还展示不同难度案例的生成效果。
别再手动百度了！让 AI 帮你“开挂”搜全网，效率 x10
随着DeepSearch问世，搜索模式正从传统网络搜索向智能体搜索转变。文章拆解Search Agent核心模块，围绕制定任务、搜索、优化、应用和评估分析，介绍各模块特点、架构及优化方向等。