Uni-AdaFocus 是一个通用的高效视频理解框架，实现了降低时间、空间、样本三维度冗余性的统一建模。代码和预训练模型已开源，还有在自定义数据集上使用的完善教程，请访问项目链接。
还在为部署RAG系统的庞大体积和高性能门槛困扰吗？港大黄超教授团队最新推出的轻量级MiniRAG框架很好地解决了这一问题。通过优化架构设计，MiniRAG使得1.5B级别的小模型也能高效完成RAG任务，为端侧AI部署提供了更多可能性。
近期，OpenAI CEO Sam Altman 宣布，2025 年将推出名为 “Operator” 的虚拟员工计划，AI 代理将能够自主执行任务，如写代码、预订旅行等，成为企业中的 “数字同事”。
2024 年，我花了相当一部分时间在研究多智能体系统，主要是 AutoGen，一个用于构建 AI 应用的 OSS 框架，并为此写了一本书《Multi-Agent Systems with AutoGen》。
本地训练的客户模型忽视了全局数据中明显的更广泛的模式，聚合的全局模型可能无法准确反映所有客户端的数据分布，甚至可能出现「辛普森悖论」—— 多端各自数据分布趋势相近，但与多端全局数据分布趋势相悖。
论文能不能中？可以用AI提前预测～ 港大黄超教授团队提出多智能体自动化框架GraphAgent，能自动构建和解析知识图谱中的复杂语义网络，应对各类预测和生成任务。
随着大语言模型（LLM）技术的快速发展，单一AI智能体已经展现出强大的问题解决能力。然而，在面对复杂的企业级应用场景时，单一智能体的能力往往显得捉襟见肘。
Falcon 方法是一种增强半自回归投机解码框架，旨在增强 draft model 的并行性和输出质量，以有效提升大模型的推理速度。Falcon 可以实现约 2.91-3.51 倍的加速比，在多种数据集上获得了很好的结果，并已应用到翼支付多个实际业务中。
现在，大模型可以帮你梳理新闻时间线了，以后吃瓜就更方便了！ AI Agent的风，咱们赛博乐子人也得吹吹。 这就是来自阿里巴巴通义实验室与上海交通大学的新研究，他们提出了一种基于Agent的新闻时间线摘要新框架——CHRONOS。
随着图像编辑工具和图像生成技术的快速发展，图像处理变得非常方便。然而图像在经过处理后不可避免的会留下伪影（操作痕迹），这些伪影可分为语义和非语义特征。
