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一张照片，一个3D「你」：计算所等提出HumanLift，实现高保真数字人重建
中国科学院计算技术研究所等机构研究人员提出 HumanLift 技术，基于单张参考图像重建高斯网数字人全身。该技术融合三维视频扩散模型和人脸增强，仅需单张人体图片就能重建高逼真三维数字人。
NeurIPS 2025 Spotlight | 条件表征学习：一步对齐表征与准则
文章指出传统表征学习处理图片和商品信息时存在局限，针对性有监督训练成本高，多模态大模型使用成本也需考虑。为此提出即插即用的条件表征学习方法 CRL，实验显示其在下游任务表现优异。
让YOLO飞起来：从CPU到GPU的配置指南
文章指出默认安装的YOLO用CPU计算，处理大量图像或实时检测任务效率低。详细介绍将YOLO从CPU模式切换到GPU模式的步骤，对比性能，还给出常见问题解决办法，能显著提升运行效率。
AI编程学习：Chrome DevTools MCP 到底有多强？
作者体验了Google新出的Chrome DevTools MCP，它在小红书自动发帖、YouTube智能观看等场景表现出色。与Playwright对比，其Token消耗低、报错处理稳。还揭示设计思路差异，给出上车指南。
Meta最新REFRAG框架引爆RAG圈！KV缓存暴降90%，速度狂飙30×
Meta推出REFRAG框架解决RAG难题。它能在不修改解码器参数下压缩上下文、复用文档向量等。实验显示，它降低KV缓存、加速TTFT，在多任务表现佳，为大模型与知识库结合提供新范式。
吴恩达来信：智能体并行运行以提升效率
吴恩达称并行智能体成扩展AI规模新方向。AI性能会随数据量、训练及推理计算量提升，但耗时久。随着LLM每个token价格下降，更多智能体工作流被并行化，且相关研究增多。
90%打工人「自费买AI上班」，开启To P革命！每月花20刀效率翻倍
面对AI淘汰焦虑，大量职场人主动自费买AI工具，开启「自我拯救」运动，催生出To P新赛道。文章分析其发展快的原因，也提及To B和To C赛道后续发展的条件。
清华校友出手，8B硬刚GPT-4o！单一模型无限工具调用，终结多智能体
MIT等机构推出TIM和TIMRUN组合拳，突破模型token天花板。TIM将推理建模为任务树，TIMRUN优化内存管理。二者结合支持长程推理，实现单模型高效推理，简化智能体构建，在多方面表现出色。
刚刚，谷歌摊牌：Genie 3让你1秒「进入」名画，人人可造交互世界！
谷歌新发布Genie 3世界模型，能从文本生成交互式AI空间世界，操控图像和视频。用户可进入《苏格拉底之死》《夜游者》等名画探索，还能利用它训练3D模型，实现沉浸式体验。
研究者尝试揭示扩散模型创造力的起源
斯坦福大学研究人员 Mason Kamb 与 Surya Ganguli 在论文中提出解释扩散模型创造力的机制，指出其创造力是去噪生成图像时的确定性结果，还识别出关键偏置，搭建 ELS 机模型并验证其准确性。