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腾讯发布Hunyuan-GameCraft!从静图进入动态游戏世界
近年来,现有方法难满足游戏视频生成需求。腾讯推出Hunyuan - GameCraft,可基于一张图像和提示词生成游戏交互视频,能精准响应交互信号,保留历史场景信息,不过动作空间待丰富。
半年复盘,AI迎来预训练后的新瓶颈。
2025年上半年AI领域发展加速,编码和多模态能力提升。但模型在综合能力上遇到第二轮瓶颈,编码能力强时通用认知能力‘拉胯’,或与RL阶段使用编程数据有关,红杉新基准或推动模型均衡发展。
旧手机除了放转转,还能放数据中心提供算力
Google和UC San Diego合作,将退役Pixel手机拆解成主板组成计算集群,跑教学科研任务。研究表明,旧手机算力仍有价值,可用于轻量任务,还能降低隐含碳,或催生新产业链。
OpenAI:人&AI对齐技术应该是一个动态、双向的循环
在NeurIPS 2025上,NYU&OpenAI就Human - AI Alignment发布Tutorial。指出当前对齐像打地鼠,根源是将其当成静态、单向的,提出HAA框架,强调多元目标、人类全链路话语权及社会 - 技术系统量化监督。
下一代数据中心和高性能计算OIO光互连技术方案!
文章深度解析OIO芯片级光互连技术、挑战与未来。传统电I/O技术有性能受限等问题,OIO能解决大容量芯片I/O扇出难题,是光电融合终极形态。它虽面临量产挑战,但前景好,全球产业力量已集结。
阿里、南开大学发布免训练,视频大模型创新压缩方法
视频模型序列化处理影响推理速度与扩展性,传统token压缩方法在视频理解中有问题。阿里通义实验室与南开联合发布LLaVA - Scissor,用SCC方法和两步时空压缩策略,实验显示其性能优于其他方法。
AI生图免训练提速1000%,办法:最简洁的“三阶段流水线”
AI画图速度慢,过往主流加速方法有局限。MrFlow团队提出三阶段流水线,在Qwen - Image等模型上实现10倍以上端到端加速,生成效果好,优势显著,还能与时间步蒸馏叠加,且完整开源。
推理路径的动态调控:让大模型学会“恰到好处”的思考
当前大模型推理路径存在冗余问题,本文提出测试时提示干预框架PI(π),通过《When/How/Which》三模块协同,将人类专家经验融入推理过程,在多个STEM基准测试中缩减推理步骤、提升准确率。
视觉+语言+动作!超强具身“训练宝典” EmbRACE-3K
视觉 - 语言模型在具身环境中表现有局限,港大推出 EmbRACE - 3K 数据集应对。它含 3000 多个任务、2.6 万个决策步骤,有细致多模态注释。团队用其微调 Qwen2.5 - VL - 7B 模型,还建立新基准评估多个模型。
强化学习新发现:无需数学样本,仅游戏训练AI推理大增
莱斯大学、约翰斯・霍普金斯大学和英伟达研究团队有颠覆性发现,让多模态大语言模型玩简单游戏,无需数学样本,就能显著提升其多模态推理能力。提出的ViGaL方法在多个基准测试中表现出色。