微软发布rStar2-Agent：14亿参数实现671亿模型性能，数学推理模型迎来“轻量高效”新突破
微软近期推出的rStar2-Agent，以14亿参数的轻量化规模，在数学推理领域实现了突破性进展——它未依赖更长的推理时间，而是通过更智能的思考逻辑，达到了与671亿参数的DeepSeek-R1相当的...
排序
中科院+腾讯提出AudioStory：LLM+TTA协同，破解长篇叙事音频“不连贯”痛点
文本到音频（TTA）技术已能生成高质量短音频片段，但面对“雨中追逐场景”“视频配音旁白”这类需要时间连贯性、情感一致性的长篇叙事需求时，传统模型常出现“声音断层”“氛围割裂”等问题。 GitHub：h...
字节跳动推出 USO：统一风格与主体生成模型，开源全方案赋能创作
字节跳动智能创作实验室UXO项目组近期发布了UXO家族的新成员——USO（统一风格-主体优化定制模型）。这款模型打破了现有技术中“风格驱动”与“主体驱动”生成相互孤立的困境，能在单一框架下自由组合任意...
NEXA AI推出OmniNeural-4B：全球首个为 NPU 原生设计的多模态 AI 模型
当AI模型需要在手机、PC等终端设备上处理文本、图像、音频时，“速度慢、耗电高、依赖网络”往往是难以回避的问题——多数模型最初为GPU设计，移植到终端的NPU（神经网络处理单元）时需“强行适配”，导致...
北航、人大等联合腾讯混元提出VoxHammer：无需训练，实现3D模型精准局部编辑
3D指定区域的局部编辑，是游戏资产制作、机器人交互场景中的核心需求——比如给游戏角色更换装备、调整机器人零件结构，都需要在修改目标区域的同时，确保未编辑部分的几何形态与纹理不被破坏。 近期，北京航空航...
字节跳动发布OmniHuman-1.5：模拟人类双重认知，生成语义连贯的高逼真角色动画
字节跳动近期推出新型视频角色生成框架 OmniHuman-1.5，核心突破在于模拟人类“系统1（快速直觉反应）+系统2（缓慢深思规划）”的双重认知过程，实现从“单一图像+语音轨道”到“物理逼真、语义连...
腾讯优图实验室发布Youtu-agent：开源、高性能的自主智能体框架，开箱即用多场景能力
腾讯优图实验室近期推出了自主智能体框架 Youtu-agent——一款以“灵活、高性能、低成本”为核心的工具，不仅能支持自主智能体的构建、运行与评估，还在多项权威基准测试中表现突出。更重要的是，它针对...
腾讯AI实验室联合两校发布Vision-SR1：自我奖励+推理分解，破解VLM视觉推理难题
腾讯AI实验室联合马里兰大学帕克分校、华盛顿大学圣路易斯分校的研究团队，共同发布了新型视觉-语言模型（VLM）——Vision-SR1。该模型聚焦于解决传统VLM的核心痛点，通过创新的“自我奖励机制...
腾讯开源混元视频音效生成模型HunyuanVideo-Foley：端到端TV2A模型，为创作者打造高保真音视频体验
腾讯今天正式开源 HunyuanVideo-Foley —— 一个端到端的文本-视频-音频（Text-Video-to-Audio, TV2A）生成模型，专注于为视频内容自动生成高保真、语义对齐的音效...
阿里开源 Wan2.2-S2V-14B：输入一张图 + 一段音频，生成电影级数字人视频
阿里Wan团队正式开源音频驱动视频生成模型Wan2.2-S2V-14B。这款模型打破了传统视频生成对复杂输入的依赖——用户仅需提供一张静态图像与一条音频，即可生成面部表情自然、口型精准同步、肢体动作流...
蚂蚁集团新框架Atom-Searcher：用“原子化思想”破解LLMs深度研究难题
大语言模型（LLM）在开放域问答、信息检索等任务中展现出强大潜力。然而，面对需要多步骤推理、工具调用和外部验证的复杂任务，仅靠模型的静态知识和简单提示工程往往力不从心。 现有方法如检索增强生成（RAG...
MV-RAG：用检索增强实现更可靠的文本到3D生成
近年来，基于预训练2D扩散模型的文本到3D生成方法取得了显著进展。这类方法通过“蒸馏”2D先验知识，能够生成视觉质量高、多视角一致的3D内容。然而，当面对罕见或未见过的概念（如“博洛尼亚犬”或“Lab...
