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Labubu换装记！让视频换装变得如此简单！基于扩散Transformer的视频虚拟试衣新突破

今天介绍开源项目MagicTryOn，它是基于大规模视频扩散Transformer的视频虚拟试衣框架，能实现高质量视频换装。采用三项关键技术创新，支持图像、视频试衣及定制化方案，目前仍在积极开发。

作者回顾PPT Agent发展，指出存在Agent理解操作文档及AI生成PPT表达单一的问题。提出Artifact Runtime概念，它让PPT可被持续操作，还能接管重复决策，但不能替代专业判断。

NVIDIA、港大、MIT团队提出Sol - RL，采用「FP4先探索、BF16再训练」框架，将扩散模型训练收敛速度最高提至4.64x，在速度与对齐效果间给出工程可行解法。

多模态大语言模型发展下，GUI Grounding任务是难题，现有RLVR方法有瓶颈。浙江大学等团队提出AEPO框架，推出InfiGUI - G1系列模型，小参数量刷新GUI基准测试SOTA，代码已开源。

文章介绍NoteBookLM，其设计师在餐巾纸上画原型。它用三栏结构解决用户痛点，克制不堆砌功能，不胡编乱造回答。其成功源于清醒的产品哲学，做减法创新，有定力拒绝诱惑。

南开大学等机构设计 InMind 评测框架，在 Avalon 游戏对 11 个前沿大模型测试。多数模型停留在表层模仿，仅少数推理增强模型有初步‘风格敏感性’，未来人机交互应关注‘像不像’。

现有Mobile/APP Agent依赖动作级奖励，难应对变化环境。淘天集团团队提出Mobile-R1框架，采用三阶段训练，结合任务级奖励，实验显示其表现超基准，团队还计划开源资源。

自LLM进入Agent时代，记忆模块成研究重点。以往研究有缺憾，作者提出全面AI记忆研究框架，对记忆表示分类，引入六种基本记忆操作，并映射到多方面，还阐述各部分具体方法。

今晚，DeepSeek 正式发布并开源 DeepSeek Harness（DSH）开发者预览版，它是一套 Agent 运行框架。此前 DeepSeek-V4-Pro 上线，二者结合，Harness 负责将模型能力组织成可工作的 Agent，使 DeepSeek 进入相关竞争。

文章指出 Agent 时代正颠覆传统互联网分析框架，如 To B/To C 边界模糊、付费逻辑转变等。软件形态也在重写，Agent 成新物种加入经济系统，还探讨了 Agent Harness 商业机会，如 Runtime、Context、Orchestration 层。