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低延时、可交互的音频驱动肖像视频生成框架LLIA
美团提出新型音频驱动肖像视频生成框架LLIA，是低延迟、可实时交互的虚拟形象生成技术。它提出四项核心技术，引入三大核心模块，构建超100小时数据集，在多方面有出色表现。
Google Gemini Embedding2：一个模型处理所有媒体类型
Google发布Gemini Embedding 2，首个原生多模态嵌入模型。能处理文本、图像等多种媒体类型，支持交错输入，覆盖超100种语言。与多模型串联方案比，延迟降70%、召回率升20%。已可在Gemini API等使用。
ICCV 2025 | RobustSplat: 解耦致密化与动态的抗瞬态3DGS三维重建
3DGS技术成研究热点，但现有方法在含动态物体场景建模精度不足。中山大学等研究者提出RobustSplat，有延迟高斯生长和尺度级联掩码引导两大核心设计，实验显示其在多指标上领先基线方法。
ACL 2025 | AI字幕慢半拍，不知道大家在笑什么？新方法让同传性能直逼离线翻译
香港中文大学、字节跳动Seed和斯坦福大学团队提出SeqPO - SiMT框架解决同声传译“质量 - 延迟”权衡问题。该方法将同传建模为序贯决策过程，优化决策序列，实验显示其性能直逼离线翻译。
Jeff Dean最新访谈：未来开发者人均50个智能体，写需求成核心技能
谷歌首席AI科学家Jeff Dean在访谈中预言，未来开发者人均管理50个智能体，写需求成核心技能。他还揭秘谷歌帕累托前沿策略，介绍蒸馏技术让小模型接近大模型性能，强调多模态及低延迟价值，给出未来模型发展预测。
这张信息图，居然是8B开源模型做的？？
商汤新开源的 8B 多模态模型 SenseNova U1，架构独特，图像评测表现好，信息图生成能力强、延迟低。它具备图文交错能力，适合自媒体、敏感行业等，有在线体验和开源代码入口。
大模型Agent的核心还是prompt？ 目前有什么挑战？
文章指出大模型Agent核心并非Prompt，而是工程化架构设计、工作流编排与数据闭环。介绍Flow Engineering等概念及工具，分析规划、记忆、工具使用要点，还谈及开发面临的延迟、稳定等挑战，并给出应对建议。
微调已死？Agentic上下文工程登场，无需微调实现模型进化
斯坦福大学等团队提出 Agentic Context Engineering 技术，让语言模型无需微调自我提升。它将上下文视为作战手册，引入三种协作角色与三项创新，实验显示其在两类任务上表现优异，成本和延迟显著下降。
重复一下提示词，Gemini准确率竟从21%飙升至97%！
Google Research团队研究发现，重复提示词可让Gemini准确率从21.33%升至97.33%。该策略能提升主流大模型非推理任务表现，在多模型多基准测试中优势明显，且不增加延迟。
实测美团 LongCat：快到极致，但是别说追平 DeepSeek
AI科技评论实测美团LongCat-Flash-Chat，它是中量级对话模型，主打“快”，几乎零延迟。但在推理、抗污染能力等测试中，相比DeepSeek-V3.1，逻辑链条松散，缺乏清晰判断。速度与逻辑哪个更重要，值得思考。