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一个指令误导智能模型!北航等首创3D语义攻击框架,成功率暴涨119%

北京航空航天大学与中关村实验室团队提出全新框架InSUR,入选NeurIPS 2025。该框架可基于指令生成对抗样本,首次实现3D SemanticAE生成,从采样、建模、评估三方面突破,实验验证其有效性与可扩展性。

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跟这个音乐Agent聊会儿,分分钟生成抖音神曲 | 对话音乐创作Agent产品Tunee

量子位智库对话国内首个音乐创作Agent产品Tunee负责人贾朔,探讨了产品适配用户群体、核心交互形、解决需求模糊性等问题,还提及产品价值、迭代方向及推出智能硬件的原因。

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实测惊艳全球的Veo3!音画同步无敌,贵是有原因的

谷歌开发者大会推出的Veo3模型,具备强大文本和图像转视频能力,首次实现视频与音频同步生成。实测中,它生成的视频音画效果惊艳,但也有翻车情况,谷歌还给出提示词编写指南。

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Nature科学报告:对AI的焦虑,理科偏接受学习,文科偏批判回避

青海大学等团队在《Nature》科学报告发文,调查三所川校师生对AI的焦虑与采用意愿。研究构建新框架,整合三种AI焦虑,发现不同焦虑对技术接受影响不同,学科和自我效能也会调节转化路径。

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RAE的终极形态?北大&阿里提出UniLIP: 将CLIP拓展到重建、生成和编辑

北大和阿里团队提出 UniLIP,解决了统一多模态模型中语义理解与像素重建的矛盾。它创新微调 CLIP,实现图像重建,还提出双条件架构用于生成和编辑,在多基准取得 SOTA 性能。

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智源悟界·RoboBrain Orca:多模态表征世界模型

智源研究院悟界·RoboBrain Orca团队发布技术报告,探索让模型学习世界表征,从‘预测下一个词’走向‘预测下一状态’。它通过多模态数据学习,经实验验证有效,虽处早期阶段,但提出值得扩展的方向。

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高中辍学,22岁入职OpenAI成为「研究科学家」,他是怎么做到的?

文章讲述22岁高中辍学的Gabriel Petersson入职OpenAI成为研究科学家的故事。对比传统学习路径,介绍他自顶向下的学习法,分析其可行原因、适用场景,还给出行动建议,指出学位价值在改变。

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ACL 2025预定爆款!HyperGraphRAG横扫5大领域,检索效率提升7倍

文章介绍HyperGraphRAG模型,它由知识超图构建、超图检索策略、超图引导的生成机制三部分组成。构建含知识超图构建、超图检索、生成机制等步骤,能提升检索效率与答案质量,或成ACL 2025爆款。

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面壁小钢炮 VoxCPM-TTS:开源端到端 TTS,轻量高效低延迟

面壁提出基于扩散自回归建模的端到端语音生成模型 VoxCPM,构建于 MiniCPM - 4 之上。它克服传统离散 token 方法缺陷,实现语义与声学特征解耦,有上下文感知语音生成和零样本语音克隆能力,低延迟。

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离开OpenAI和Google后,两位大模型核心负责人决定卷下一代架构

曾是OpenAI的「强化学习最大主义者」Jerry Tworek,与谷歌Gemini预训练负责人Rohan Anil,共同创办Core Automation。他们探讨当前AI路线问题,认为下一代架构要能持续学习,还计划打造自动化AI实验室。

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