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刚刚,美团推出 136 亿参数视频生成模型

美团推出 136 亿参数视频生成基础模型 LongCat-Video,采用 MIT 开源协议。该模型覆盖文本、图像生成视频及视频续写三类任务,能生成分钟级长视频。效率高,评测数据表现佳,安装和运行简便,引网友惊叹。

AGI Hunt
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ROLL:面向大规模语言模型的高效强化学习框架

本文介绍阿里推出的ROLL强化学习框架,专为LLM训练优化。它设计灵活,不同用户可用其满足业务、探索或线上指标需求。在多任务训练中性能出色,还采用创新机制提升效率,支持自定义操作,适合学术和业务场景。

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无需多视角,单图重建可交互3D模型!南洋理工开源结构推理框架

南洋理工大学团队提出MonoArt,将单目可动物体重建建模为渐进式结构推理过程,通过四个关键模块逐步推理,无需外部先验,在PartNet - Mobility基准测试中表现领先,兼顾推理效率,还可用于下游任务

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我复刻了 Claude 刚发布的生成式 UI 交互!

Anthropic在Claude上线基于生成式UI的新交互,作者复刻该功能到Code Pilot。介绍其多种玩法,如数据分析、制作小工具等,还阐述实现过程与体验打磨细节,保证生成式UI视觉稳定。

歸藏的AI工具箱
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VGGT4D:无需训练,挖掘3D基础模型潜力,实现4D动态场景重建

香港科技大学(广州)与地平线研究团队提出 VGGT4D,无需训练,通过挖掘 Visual Geometry Transformer 注意力层运动线索,在动态物体分割等任务表现优异,为 4D 重建提供新思路。

机器之心
算法论文8

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。

机器之心
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实测Kimi全新Agent模型「OK Computer」,很OK

Kimi发布全新Agent模型「OK Computer」,依托Kimi K2,能搭网站、做PPT、处理大量数据。实测显示它在设计、生成、分析类任务表现不错,设计无需找素材,分析无需想角度,生成还能推荐风格。

量子位
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LeCun出手,造出视频世界模型,挑战英伟达COSMOS

训练有效世界模型面临数据、任务难度、算力消耗和评估等难题。Meta研究者提出通用视频世界模型DINO - world,可预测未来帧,在多方面有优势,实验显示其性能显著,能降低对标注数据需求。

机器之心
开源动态8

基于闪电注意力机制,创新高效开源大模型

传统Transformer架构处理长文本和复杂推理任务有效率瓶颈,多数领先模型仍依赖传统注意力设计。MiniMax开源基于闪电注意力机制的专家混合模型Minimax,从架构、创新模块、训练框架等多方面优化,表现突出。

AIGC开放社区
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告别Transformer!北大、北邮、华为开源纯卷积DiC:3x3卷积实现SOTA性能,比DiT快5倍!

北大、北邮和华为研究提出纯卷积扩散模型 DiC,抛弃自注意力机制回归 3x3 卷积。它性能超 DiT,推理速度快 5 倍,证明精心设计的卷积网络在生成任务中也能表现卓越。

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