SOTA级视频编辑新方法：无需训练一句话编辑视频，背景保持100%
SOTA级视频编辑新方法：无需训练一句话编辑视频，背景保持100%传统的视频编辑工作流，正在被AI彻底重塑。
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6412 点击 2025-06-10 15:23
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传统的视频编辑工作流，正在被AI彻底重塑。
王劲，香港大学计算机系二年级博士生，导师为罗平老师。研究兴趣包括多模态大模型训练与评测、伪造检测等，有多项工作发表于 ICML、CVPR、ICCV、ECCV 等国际学术会议。
视觉语言模型（VLM）正经历从「感知」到「认知」的关键跃迁。 当OpenAI的o3系列通过「图像思维」（Thinking with Images）让模型学会缩放、标记视觉区域时，我们看到了多模态交互的全新可能。
大模型≠随机鹦鹉！Nature子刊最新研究证明： 大模型内部存在着类似人类对现实世界概念的理解。
宾夕法尼亚大学沃顿商学院生成式AI实验室刚刚发布了两份重磅研究报告，通过严格的科学实验揭示了一个令人震惊的事实：我们可能一直在用错误的方式与AI对话。这不是胡说八道，而是基于近4万次实验得出的硬核数据推理的结论。
让推理模型针对风险指令生成了安全输出，表象下藏着认知危机： 即使生成合规答案，超60%的案例中模型并未真正理解风险。
有史以来最具想象力的小钢炮系列，MiniCPM 4.0 来了！
3D生成模型高光时刻来临！DreamTech联手南大、复旦、牛津发布的Direct3D-S2登顶HuggingFace热榜。仅用8块GPU训练，效果超闭源模型，直指影视级精细度。
前天，生财有术的老板亦仁发布了一条「超级标」（至少价值千万以上的现象级行业机会）： 随着GPT-4o图像革命而来的，是无数的创业机会。
Time-R1通过三阶段强化学习提升模型的时间推理能力，其核心是动态奖励机制，根据任务难度和训练进程调整奖励，引导模型逐步提升性能，最终使3B小模型实现全面时间推理能力，超越671B模型。
学会“适当暂停与总结”，大模型终于实现无限推理。
以神经网络为核心引擎，让AI承担雷达仿真数据生成任务，还实现对雷达物理特性的建模与控制——
你是否注意到，现在的 AI 越来越 "聪明" 了？能写小说、做翻译、甚至帮医生看 CT 片，这些能力背后离不开一个默默工作的 "超级大脑工厂"——AI 算力集群。
本文第一作者为前阿里巴巴达摩院高级技术专家，现一年级博士研究生满远斌，研究方向为高效多模态大模型推理和生成系统。通信作者为第一作者的导师，UTA 计算机系助理教授尹淼。尹淼博士目前带领 7 人的研究团队，主要研究方向为多模态空间智能系统，致力于通过软件和系统的联合优化设计实现空间人工智能的落地。
用AI来整理会议内容，已经是人类的常规操作。 不过，你猜怎么着？面对1000道多步骤音频推理题时，30款AI模型竟然几乎全军覆没，很多开源模型表现甚至接近瞎猜。
「十字路口」的每一次选题、每一场活动，都像投早期项目 ——我们不只是做内容，而是希望成为「创业者声量放大器 + 早期项目雷达」。
translate.js（https://github.com/xnx3/translate）是面向开发者打造的一个简单而强大的前端国际化工具，专注于提供极简高效的多语言切换能力。项目完全开源并允许商业使用。
2024年，伯克利人工智能研究中心（BAIR）率先提出了一个新概念——复合人工智能系统（Compound AI Systems，简称CAIS）。这个看似简单的术语背后，蕴含着AI系统架构的根本性改变：不再依赖单一LLM的"超级大脑"，而是构建多组件协同的"智能生态系统"。
当前，强化学习（RL）在提升大语言模型（LLM）推理能力方面展现出巨大潜力。DeepSeek R1、Kimi K1.5 和 Qwen 3 等模型充分证明了 RL 在增强 LLM 复杂推理能力方面的有效性。
苹果最新大模型论文，在AI圈炸开了锅。 有人总结到：苹果刚刚当了一回马库斯，否定了所有大模型的推理能力。
Test time scaling范式蓬勃发展。推理模型持续快速改进，变得更为高效且价格更为亲民。在评估现实世界软件工程任务（如 SWE-Bench）时，模型以更低的成本取得了更高的分数。以下是显示模型变得更便宜且更优秀的图表。
注意力机制的「平方枷锁」，再次被撬开！一招Fenwick树分段，用掩码矩阵，让注意力焕发对数级效率。更厉害的是，它无缝对接线性注意力家族，Mamba-2、DeltaNet 全员提速，跑分全面开花。长序列处理迈入log时代！
图神经网络还能更聪明？思维链提示学习来了！
该项目来自百家 AI，是北京邮电大学白婷副教授所指导的研究小组， 团队致力于为硅基人类倾力打造情感饱满、记忆超凡的智慧大脑。
Hinton梦想的AI医生要来了！斯坦福哈佛实测：o1以78%正确率超人类 新智元 新智元 2025年06月08日 12:45 北京
多模态检索是信息理解与获取的关键技术，但其中的跨模态干扰问题一直是一大难题。
最近的一篇论文中，来自人大和腾讯的研究者们的研究表明，语言模型对强化学习中的奖励噪音具有鲁棒性，即使翻转相当一部分的奖励（例如，正确答案得 0 分，错误答案得 1 分），也不会显著影响下游任务的表现。
对于许多开发者来说，每月 20 美元的 Cursor 和 Copilot 已经是“无限量”好用的标配。然而，Anthropic 的 Claude Code 却是个异类。
迄今为止行业最大的开源力度。在大模型上向来低调的小红书，昨天开源了首个自研大模型。
20万次模拟实验，耗资5000美元，证实大模型在多轮对话中的表现明显低于单轮对话！一旦模型的第一轮答案出现偏差，不要试图纠正，而是新开一个对话！