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不止補幀，更能補世界！港中文&快手可靈最新VideoCanvas實現真正任意時空視頻補全
社區頭條文章鏈接：https:arxiv.orgpdf2510.08555項目鏈接：https:onevfall.github.ioprojectpagevideocanvasGit鏈接：https:onevfall.github.ioprojectpagevideocanvas亮點直擊引入并形式化了任意時空視頻補全任務，這是一個統一的框架，涵蓋了廣泛的可控視頻生成場景。VideoCanvas，第一個將InContextConditioning范式應用于任意時空補全任務的框架。進一步引入混合條件策略：SpatialZeroPadding和TemporalRoPEInterpolation。該方法...AI視頻生成數據VaultGemma：谷歌開源的首個隱私保護大模型，意味著什么？
原創在大模型的浪潮里，算力、數據和模型規模常被放在臺面上討論，但有一個問題卻往往被忽略：隱私。當模型越大、訓練數據越多時，用戶的敏感信息是否會被“記住”？這不僅是技術問題，更是關系到AI能否長期落地的信任基石。幾天前，GoogleAI與DeepMind發布了VaultGemma1B——全球首個從零開始用差分隱私（DifferentialPrivacy,DP）訓練的開源大模型，參數量達到10億。這不僅是Gemma系列的又一次迭代，更是一場關于“如何在保證能力...VaultGemma谷歌開源大模型靜態工作流已過時？Agentic AI正在接管自動化舞臺
原創在過去的二十年里，自動化幾乎成為所有企業數字化的標配。無論是工單處理、郵件提醒，還是客服機器人，我們都習慣了把任務交給一套“寫死的流程”，然后安心等待它們執行。但問題也隨之而來：流程一旦變化，就要重新編碼；遇到錯誤，必須人工干預；機器永遠不會變聰明，只會重復原有的邏輯。在今天這個技術更新速度遠超以往的時代，這樣的靜態工作流（StaticWorkflow）顯得越來越力不從心。取而代之的，是一種正在迅速崛起的新...Agentic AIAI智能體的“死穴”，終于找到破解方式？
原創 精華設想這樣一個場景：你有一個AI助手，它第一次執行任務時失敗了，但從那一刻開始，它就“記住了教訓”，并且永遠不會再犯同樣的錯誤。這意味著，它不僅能回答你的問題，還能像人一樣，越用越聰明。這聽起來像是科幻片里的橋段吧？但在人工智能研究領域，這其實一直是一個未解的核心難題。我們構建了強大的LLMAgent，它們可以自主調用工具、規劃任務、推理求解，但要么過于僵化，不能學習新經驗；要么依賴昂貴的模型微調（Finetun...AI智能體10分鐘搞定PPT！ALLWEONE開源Presentation-AI，一鍵生成+智能配圖，打工人直接下班
社區頭條在當今快節奏的工作與學習環境中，制作演示文稿是一項頻繁且重要的任務。然而，傳統的PPT制作方式往往耗時費力，需要反復構思內容框架、設計頁面布局、尋找合適的配圖等。PresentationAI的出現，為這一痛點提供了全新的解決方案。它通過AI技術，能夠快速生成高質量的演示文稿，極大地提高了工作效率，讓使用者可以將更多精力投入到核心內容的創作與演講本身中。一、項目概述PresentationAI是由ALLWEONE團隊推出的一款開源AI演示...Presentation-AIALLWEONE開源2030年AI發展預測：計算擴展與科學研發影響
精華 社區頭條核心論點：算力是驅動AI進步的根本引擎，其指數級擴張將持續至2030年報告的基石論點是：AI能力的飛躍式發展，其最核心、最根本的驅動力是計算規模（Scaling）的持續擴張。算法和數據的創新固然重要，但它們更多是服務于、并得益于更大規模的計算。通過推斷當前算力及相關要素的指數級增長趨勢，我們可以相當可靠地預測2030年AI的技術形態和能力邊界。一、趨勢預測：通往2030年的“擴張之路”及其資源需求基于當前趨勢推斷，AI的...AI計算擴展科學研發探索CXL 3.X交換機在AI應用中的用例
CXL3.X技術正從理論討論轉向實際部署，業界對其必要性和潛力的關注日益增加。它特別適合作為構建大規模實用計算系統的標準，因為它通過內存共享實現更高效的資源利用，并通過支持多級交換和基于端口路由（PortBasedRouting，PBR）的互連架構來提升可擴展性和靈活性。為了探索CXL3.x技術的實際應用領域，CXL成員公司Panmnesia的團隊在我們的CXL3.x全系統框架上運行了各種工作負載。如上圖所示，Panmnesia的CXL3.x全系統框架包括C...CXL 3.X交換機AI論文：解密合成數據在LLM預訓練中的作用：Scaling Laws、益處與陷阱的系統性研究（Meta FAIR研究院）
核心論點合成數據是雙刃劍，其價值在于“策略性混合”而非“純粹替代”這項研究通過超過10萬GPU小時和1000個模型的超大規模實驗，系統性地揭示了合成數據在大型語言模型（LLM）預訓練階段的真實作用。其根本結論是：合成數據并非萬能解藥，盲目使用甚至有害；但若作為“催化劑”與高質量的真實數據策略性地混合，則能大幅提升訓練效率與模型潛力。關鍵發現與工程實踐指南1.“混合”是王道：特定配比可將訓練速度提升510倍純合成...LLM預訓練合成數據微軟CVPR'25簡明教程：強化學習訓練多模態智能體，構建感知思考行動完整閉環！
社區頭條當你看到一張立方體展開圖時，只需幾秒的心理模擬（mentalsimulation）就能判斷它能否折疊成完整立方體；面對三個點電荷的受力分析，隨手畫個受力圖就能理清力的方向與大小關系——這些人類與生俱來的視覺推理能力，卻曾是多模態大模型的“致命短板”。GPT4o曾在立方體折疊推理中混淆相鄰面與對面的關系，在點電荷受力計算中錯判力的方向，核心問題在于：如何讓智能體像人類一樣，將“看見”與“思考”真正結合？我們解讀最新技...微軟多模態智能體AI圈驚現“上下文崩潰”：為何模型越學越笨，斯坦福最新框架ACE給出答案
摘要：別再只關心模型參數了。現有AI優化方法正遭遇“上下文崩潰”的隱形危機，導致性能驟降。斯坦福大學聯合SambaNova提出的ACE框架，通過構建“進化式知識庫”，讓AI實現真正的自我完善，效率提升超80%。這篇文章為你揭示其底層邏輯。你精心調教的AI大模型，可能正在悄悄變笨。問題的根源，不在于模型本身，而在于我們“喂”給它的方式。一個名為ACE的新框架，正在顛覆這一切。我們一直以為，給AI的指令越簡潔越好。但研究發...模型AIACE框架別再怪AI“聽不懂人話”了，90%的返工和錯誤，都錯在你下達指令的第一句話
精華摘要：別再把AI當“許愿池”了。真正的高手都懂，讓AI精準執行任務的核心，不在于AI本身，而在于一套系統的“對話框架”。本文揭示這套框架，幫你從反復試錯的痛苦中解脫，讓AI成為你最得力的執行伙伴。我們正處在一個巨大的認知誤區里——以為只要把需求扔給AI，它就應該像神燈精靈一樣，完美實現所有愿望。然而現實是，你對著屏幕抓狂，反復修改指令，得到的結果卻是一堆代碼垃圾、無用圖表，或者干脆是它一本正經地胡說八道...AI反向元指令對話流模式語言如何驅動Agent生成“新世界系統”
精華 社區頭條核心觀點總結：語言驅動Agent與非共識之路姚順雨的經歷和研究都體現了“非共識”的路徑，他一直致力于Agent（智能體）研究，并堅信語言是實現泛化和開放世界決策的本質工具。1.Agent的本質：語言是為泛化而生的工具?非共識起點：2018年選擇讓語言模型玩游戲，而不是當時主流的BERT。?開放世界的本質：真實世界的行為空間是開放的（openended），傳統NLP的有限選項無法應對。?語言的特殊性：語言是一個通用性（generalpurpose...Agent系統OpenAI六步構建AI Agent : 用LangGraph高效實現從0到1
前言2025年是AIAgent真正進入生產環境的元年。不同于早期AutoGPT式的寬泛自主Agent，現在的生產級Agent更加垂直化、范圍明確、高度可控，具備定制化的認知架構。LinkedIn、Uber、Replit和Elastic等公司都在生產環境中使用LangGraph構建實際業務場景。本文將基于LangGraph框架，為應用開發者提供一套完整的Agent構建方法論，從概念驗證到生產部署的全流程實戰指南。核心架構：狀態圖驅動的Agent設計LangGraph采用有向圖架構組織A...AIAgentLangGraph大模型評估全攻略：挑戰、實戰經驗和最佳實踐
精華本文將帶你了解LLM評估的最新狀態，探索經過驗證的策略，包括離線和在線基準測試。評估大型語言模型（LLM）感覺就像是試圖解開一個巨大的線團——事情千頭萬緒，往往不知道應該從哪一頭開始。從應對不可預測的用戶輸入到選擇合適的指標，整個過程可能讓人不知所措。但是，請不要驚慌！在這篇文章中，我們將為你梳理一些久經考驗的最佳實踐、常見的陷阱和實用技巧，幫助你對LLM的性能進行基準測試。無論你是剛剛入門還是需要快速...大模型LLM性能奧特曼警告AI會讓數十億人類工作無意義，否認打造美國版微信，Sora會考慮收費，自曝自己的臉被玩廢了
社區頭條編輯云昭?出品51CTO技術棧（微信號：blog51cto）國慶假期期間，OpenAI可謂賺足了全球的注意力。先是各種Sora2的生成視頻刷屏，然后是三天前掌舵者SamAltman在DevDay2025主題演講中高密度發布了許多利好AI開發者的功能和工具，可以說熱鬧空前。但這些都不足以用來形容此時此刻OpenAI的未來藍圖。在DevDay期間，這位OpenAI的掌舵者接受邀請錄制了一期播客，主持人跟他進行了一場非常全面的深度腦暴。訪談中，Altman分享了自己對...奧特曼AgentAIoewox超26%年輕人選擇向AI傾訴：是情感依賴還是社交降溫？
原創 社區頭條你是否體驗過這樣的場景：當你在AI的對話框里輸入“我覺得未來很迷茫”，AI聊天框幾乎瞬間彈出回應：“我能理解你的感受，這種感覺是很多人都會經歷的。你愿意和我聊聊最近發生了什么嗎？”而這，幾乎成為大多數年輕人的日常。 根據復旦發展研究院等機構發布的《中國青年網民社會心態調查報告（2024）》，一個值得關注的數據是，13.5%的年輕人更傾向于向AI傾訴心事，這一比例甚至超過了父母親人。 另一項由中國青年報...人工智能AI樹洞算家計算算家云租算力，到算家云從CodeRabbit到SonarQube：AI代碼審查工具選型
人工智能正在以驚人的速度“吞噬”軟件開發領域。根據GitHub的最新研究，全球已有41%的代碼由AI生成，使用AI編程工具的開發者，其生產力平均提升了88%。AI正在成為一支不知疲倦的編碼大軍，日以繼夜地瘋狂產出代碼。然而，在這場生產力革命的B面，一場深刻的“信任危機”也正在蔓延。StackOverflow的2025年度開發者報告顯示，盡管有84%的開發者正在使用或計劃使用AI工具，但高達46%的開發者，明確表示不信任AI工具輸出結果的準...AI代碼審查 代碼質量代碼安全開發工具程序員代碼41%由AI生成！2025七大編程工具深度對比，你的選擇是？
社區頭條2025年，人工智能對軟件開發領域的賦能已不再是趨勢，而是常態。據GitHub研究顯示，AI生成的代碼已占據全球代碼產出的41%，開發者生產力平均提升了88%。然而，隨著AI編程工具從最初簡單的代碼補全，進化為覆蓋全流程的開發助手，市場也進入了一個百花齊放、群雄逐鹿的“戰國時代”。GitHubCopilot、CursorPro、Claude3.7Opus……面對層出不窮的新工具，開發者們普遍面臨著“選擇困難”。本文旨在通過對七款主流AI編程工具進行一...AI編程代碼生成AICoder選型指南Cursor推倒重來！Notion新版本底層地震級變化，架構全變！AI建模負責人曝邏輯：單一工作流編排已經不是主流！
原創 社區頭條編輯云昭出品51CTO技術棧（微信號：blog51cto）許多公司會對徹底重建自己的技術棧猶豫不決。但Notion就是那個例外。據了解，為了推出今年9月發布的Notion3.0，這家公司幾乎沒有猶豫就決定——徹底重建底層架構。Notion作為業界知名的AI應用，開始舍棄原有底層架構，這一點特別不同尋常。近日，Notion的AI建模負責人SarahSachs在采訪中透露了背后的原因：“我們不想在舊架構上硬塞智能體。相反，我們希望發揮推理模型的優勢。我...NotionAIAgent通用具身智能要來了！卡內基梅隆&Meta發布效率之王MetaVLA：訓練步數降3倍，GPU時間少76%
文章鏈接：https:arxiv.orgpdf2510.05580項目鏈接：https:stellarneuron.github.iometavla亮點直擊探索了一個尚未充分研究的方向：通過引入多樣的輔助任務，以可忽略的優化開銷提升后訓練階段的效率與泛化能力。MetaVLA，一套可插拔的模塊與訓練方案，能夠實現快速且可擴展的適應性訓練，并具備強泛化能力。MetaVLA工程實現友好，對主干架構和底層訓練流程均保持無關性。全面實驗表明，MetaVLA在顯著提高效率的同時提供了更優的...AI模型圖像生成
