近日，快手与清华大学孙立峰团队联合发表论文《Towards User-level QoE: Large-scale Practice in Personalized Optimization of Adaptive Video Streaming》，被计算机网络领域的国际顶尖学术会议 ACM SIGCOMM 2025 录用。
您对“思维链”（Chain-of-Thought）肯定不陌生，从最早的GPT-o1到后来震惊世界的Deepseek-R1，它通过让模型输出详细的思考步骤，确实解决了许多复杂的推理问题。但您肯定也为它那冗长的输出、高昂的API费用和感人的延迟头疼过，这些在产品落地时都是实实在在的阻碍。
LLM.265研究发现，视频编码器本身就是一种高效的大模型张量编码器。原本用于播放8K视频的现成视频编解码硬件，其实压缩AI模型数据的效率也非常高，甚至超过了许多专门为AI开发的方案。该工作已被世界微架构大会MICRO-2025正式接收，相关成果将于今年10月在首尔进行展示与讨论。
许多研究者在参加学术会议前，常常会因为制作海报所耗费的大量时间和精力而感到困扰。一张精心设计的海报是高效的学术交流媒介，但现有自动化方法普遍忽略了核心设计原则，导致生成的海报仍旧需要大量人工调整。
9 月 3 日，OpenAI 发布了一份关键的《在 AI 时代保持领先：领导力指南》。该报告总结了该公司与一系列全球大型知名企业合作的经验，这些企业包括制药巨头 Moderna、化妆品巨头雅诗兰黛、Notion 以及跨国银行 / 金融服务公司 BBVA，最终得到了从战略到治理的五大核心原则。
随着内容创作智能化需求的爆发，长时长、高质量数字人视频生成始终是行业痛点。近日，字节跳动商业化 GenAI 团队联合浙江大学推出商用级长时序音频驱动人物视频生成模型 ——InfinityHuman，打破传统音频驱动技术在长视频场景中的局限性，开启 AI 数字人实用化新征程
在大多数人眼中，《我的世界》（Minecraft）只是一款自由度极高的沙盒游戏。 而在香港科技大学（广州）与腾讯联合团队的眼中，它却是一座可以演练通用人工智能的“数字练兵场”。
当你刚用 AI 生成了一个精美的电商网站，却在演示时购物车结账功能存在隐藏 Bug？
你有没有想过，软件商业模式可能正在经历五十年来最大的变革？当我看到 Cursor、Claude Code、Lovable 这些 AI 编程工具的出现，以及它们正在以惊人的速度降低软件开发成本时，我意识到我们正站在一个历史转折点上。这不仅仅是开发效率的提升，而是整个软件行业商业逻辑的根本性重构。
Nano banana正火爆全球，谷歌立马推出官方提示词指南。
加州大学最新推出Orca浏览器，把拥挤标签页变成可随意拖拽、并排比较的无限画布，让AI替你同时点按钮、填表单。你只需像指挥家一样扫一眼全局、下指令，就能让上百个网页和智能体自动完成搜索、整理、汇总，全程可控。
今年是人工智能正式被提出七十周年，新智元十周年峰会也将于9月7日在北京中关村软件园举行，主题是「新天终启，万象智生」。此次峰会将发布《2025新智元ASI前沿趋势报告》，大会集结百度CTO、NVIDIA副总裁等十位领航者，以「十人十题」解构AI五阶段路线图，纵贯大模型、Physical AI、具身智能到医疗AI、视频AI、脑科学、AI Agent与人才培养，定义下个十年智能图景。
AI教父Hinton荣膺诺贝尔奖，可谓是实至名归。如今，他发表的「玻尔兹曼机」震撼演讲，已登上APS期刊。这一曾催化深度学习革命的「历史酶」，究竟讲了什么？
在长周期、多步骤的协作任务中，传统单智能体往往面临着任务成功率随步骤长度快速衰减，错误级联导致容错率极低等问题。
训练大模型时，有时让它“记性差一点”，反而更聪明！
腾讯混元，刚刚又拿下一个国际冠军—— Hunyuan-MT-7B，以7B总参数量获得国际翻译比赛冠军。该模型支持33个语种、5种民汉语言/方言互译，是一个能力全面的轻量级翻译模型。
nano banana爆火！网上看到的那些超强效果图是如何生成的呢？谷歌的官方Prompt模板终于来了！赶紧先收藏再说！
这几天，一篇关于向量嵌入（Vector Embeddings）局限性的论文在 AlphaXiv 上爆火，热度飙升到了近 9000。
在这场以大型语言模型（LLM）为核心的 AI 浪潮中，苹果似乎一直保持着低调，很少出现在技术报道的前沿。尽管如此，时不时地，该公司也能拿出一些非常亮眼的研究成果，比如能在 iPhone 上直接运行的高效视觉语言模型 FastVLM。
AI 产品经理，和我们所熟知的 PC、App 时代的产品经理完全不一样。
大语言模型通过 CoT 已具备强大的数学推理能力，而 Beam Search、DVTS 等测试时扩展（Test-Time Scaling, TTS）方法可通过分配额外计算资源进一步提升准确性。然而，现有方法存在两大关键缺陷：路径同质化（推理路径趋同）和中间结果利用不足（大量高质量推理分支被丢弃）。
最近，工业界“RAG已死”甚嚣尘上。过去几年，AI领域的主旋律是“规模定律”（Scaling Law），即更大的模型、更多的数据会带来更好的性能。即便偶然有瑕疵，也认为只是工程上的不足，并非数学上的不可能。
国内外开发者：亲测，美团新开源的模型速度超快！
随着DeepSeek R1、Kimi K2和DeepSeek V3.1混合专家（MoE）模型的相继发布，它们已成为智能前沿领域大语言模型（LLM）的领先架构。由于其庞大的规模（1万亿参数及以上）和稀疏计算模式（每个token仅激活部分参数而非整个模型），MoE式LLM对推理工作负载提出了重大挑战，显著改变了底层的推理经济学。
机器人对可形变物体的操作（Deformable Object Manipulation, DOM），是衡量通用机器人智能水平的关键指标之一。与刚体操作不同，衣物、绳索、食物等物体的形态不固定，其状态空间维度极高，且物理交互过程呈现出复杂的非线性动力学特性，为感知、规划和控制带来了巨大挑战。
AI图像编辑技术发展迅猛，扩散模型凭借强大的生成能力，成为行业主流。 但这类模型在实际应用中始终面临两大难题：一是“牵一发而动全身”，即便只想修改一个细节，系统也可能影响到整个画面；二是生成速度缓慢，难以满足实时交互的需求。
覆盖桌面、移动和 Web，7B 模型超越同类开源选手，32B 模型挑战 GPT-4o 与 Claude 3.7，通义实验室全新 Mobile-Agent-v3 现已开源。
原来，Scaling Law在32年前就被提出了！ 不是2020年的OpenAI、不是2017年的百度，而是1993年的贝尔实验室。
大家好，我是歸藏（guizang），今天教大家解决 Nana Banana 出图最大的问题。 Nano Banana 已经非常强了，但是最近大家普遍用的时候两个问题非常影响可用性
一群AI玩狼人杀，GPT-5断崖式领先，胜率达到了惊人的96.7%。 OpenAI的总裁格雷格·布罗克曼转发了这样的一个基准测试：让7个强大的LLMs，包括开源和闭源，玩了210场完整的狼人杀。
