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    应对 95% AI 试点失败!Salesforce 发布 CRMArena-Pro,模拟真实业务环境

    应对 95% AI 试点失败!Salesforce 发布 CRMArena-Pro,模拟真实业务环境

    企业AI的一大痛点是“演示时亮眼,落地时拉胯”——MIT最新报告显示,95%的企业生成式AI试点无法推进至生产阶段,Salesforce自身研究也发现,仅依赖大语言模型(LLM)的AI代理在复杂业务场...
    新技术# CRMArena-Pro# Salesforce
    6个月前
    01510
    Sakana AI 新算法 M2N2:无需重新训练,让 AI 模型 “进化” 得更强

    Sakana AI 新算法 M2N2:无需重新训练,让 AI 模型 “进化” 得更强

    日本 AI 实验室 Sakana AI 近期推出一项突破性技术 ——自然生态位模型合并(M2N2) ,彻底改变了 AI 模型的优化逻辑。与传统依赖昂贵算力和海量数据的 “重新训练”“微调” 不同,M2...
    新技术# M2N2# Sakana AI
    6个月前
    01350
    Mixture of Contexts (MoC) :新型注意力机制模块来解决长视频生成中的长期记忆问题

    Mixture of Contexts (MoC) :新型注意力机制模块来解决长视频生成中的长期记忆问题

    斯坦福大学、字节跳动、约翰·霍普金斯大学和香港中文大学的研究人员推出一种名为 Mixture of Contexts (MoC) 的新型注意力机制模块来解决长视频生成中的长期记忆问题。长视频生成的关键...
    新技术# MoC# 长视频生成
    6个月前
    01210
    TKG-DM:无需微调,让扩散模型精准生成色键背景图像

    TKG-DM:无需微调,让扩散模型精准生成色键背景图像

    当前扩散模型已能生成高真实感、高文本忠实度的图像,但主流大规模文本到图像模型(如 Stable Diffusion)面临一大局限——难以生成“前景对象置于色键背景”的图像,若要分离前景与背景元素,往往...
    新技术# TKG-DM
    6个月前
    01360
    TransMLA 框架 + TPLA 机制:解决 GQA 模型迁移痛点,大幅提升 LLM 推理效率

    TransMLA 框架 + TPLA 机制:解决 GQA 模型迁移痛点,大幅提升 LLM 推理效率

    由北京大学人工智能研究院、北京通用人工智能研究院与腾讯优图实验室联合提出的新方法 TransMLA,为大模型推理效率的提升提供了一条实用路径。该方法能够将已广泛部署的 GQA(Grouped Quer...
    新技术# TPLA 机制# TransMLA
    6个月前
    01640
    XQUANT:通过低比特量化和KV缓存重物质化来显著降低大语言模型推理过程中的内存消耗

    XQUANT:通过低比特量化和KV缓存重物质化来显著降低大语言模型推理过程中的内存消耗

    加州大学伯克利分校、FuriosaAI、ICSI和劳伦斯伯克利国家实验室的研究人员推出一种名为XQUANT的技术,通过低比特量化和KV缓存重物质化来显著降低大语言模型(LLM)推理过程中的内存消耗。X...
    新技术# KV缓存# XQUANT
    6个月前
    01830
    港大、浙大联合快手提出Context-as-Memory:解决交互式长视频生成的场景一致性难题

    港大、浙大联合快手提出Context-as-Memory:解决交互式长视频生成的场景一致性难题

    香港大学、浙江大学与快手可灵团队的研究人员,针对当前交互式长视频生成中“场景易断裂、历史上下文难复用”的痛点,提出 Context-as-Memory(上下文即记忆) 方法。该方法通过将历史帧直接作为...
    新技术# Context-as-Memory# 场景一致性
    6个月前
    02930
    DuPO框架:通过双学习和偏好优化的方法,使大语言模型能够在没有标注数据的情况下进行自我验证和优化

    DuPO框架:通过双学习和偏好优化的方法,使大语言模型能够在没有标注数据的情况下进行自我验证和优化

    字节跳动Seed团队和南京大学的研究人员推出DuPO框架,它通过双学习(dual learning)和偏好优化(preference optimization)的方法,使大语言模型(LLMs)能够在没...
    新技术# DuPO框架# 大语言模型
    6个月前
    01770
    北卡教堂山分校新研究:GPT-5、Gemini-2.5-Pro等顶级多模态大语言模型,竟难区分图像90°与270°旋转

    北卡教堂山分校新研究:GPT-5、Gemini-2.5-Pro等顶级多模态大语言模型,竟难区分图像90°与270°旋转

    北卡罗来纳大学教堂山分校的研究团队,针对多模态大语言模型(MLLMs)的空间视觉推理能力展开专项测试——聚焦“图像旋转角度识别”任务(判断图像是否旋转0°、90°、180°、270°)。 GitHub...
    新技术# RotBench# 多模态大语言模型# 空间视觉推理能力
    6个月前
    01480
    自动化桌面任务设计的框架COMPUTERRL:通过强化学习提升计算机桌面智能代理的操作能力

    自动化桌面任务设计的框架COMPUTERRL:通过强化学习提升计算机桌面智能代理的操作能力

    清华大学、智谱AI和中国科学院大学的研究人员推出一个名为 COMPUTERRL 的框架,通过强化学习(Reinforcement Learning, RL)提升计算机桌面智能代理(agents)的操作...
    新技术# COMPUTERRL
    6个月前
    01720
    TLB-VFI:让视频帧插值更高效,时序信息与速度兼得

    TLB-VFI:让视频帧插值更高效,时序信息与速度兼得

    视频帧插值(VFI)是计算机视觉领域的关键任务——它能根据两个连续帧(过去帧(I_0)、未来帧(I_1))生成中间帧(I_n),让视频播放更流畅、压缩更高效。但现有方法始终面临“两难”:基于图像的扩散...
    新技术# TLB-VFI# 视频帧插
    6个月前
    02030
    如何让图像生成模型“遗忘”一个概念?东北大学与MIT提出扩散模型概念擦除新方法

    如何让图像生成模型“遗忘”一个概念?东北大学与MIT提出扩散模型概念擦除新方法

    随着图像生成模型(如Stable Diffusion、Flux等)在质量和可控性上的飞速进步,其潜在风险也日益凸显: 生成裸露或暴力内容 模仿特定艺术家风格引发版权争议 复现受保护的商标或人物形象 现...
    新技术# 图像生成模型# 概念擦除
    6个月前
    02160
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    OpenClaw(Clawdbot/Moltbot)

    OpenClaw(Clawdbot/Moltbot)

    Clawdbot 是一款可在您自己的设备上运行的个人 AI 助手。它在您已使用的渠道(WhatsApp、Telegram、Slack、Discord、Google Chat、Signal、iMessage、Microsoft Teams、WebChat)以及扩展渠道(如 BlueBubbles、Matrix、Zalo 和 Zalo Personal)上为您提供应答。它可以在 macOS/iOS/Android 上进行语音交谈,并能渲染一个您可控制的实时画布。网关仅是控制平面——核心产品是助手本身。
    OpenClaw

    OpenClaw

    OpenClaw 是一个个人 AI 助手,可在您自己的设备上运行。它通过您已经使用的渠道(WhatsApp、Telegram、Slack、Discord、Google Chat、Signal、iMessage、Microsoft Teams、WebChat)以及 BlueBubbles、Matrix、Zalo 和 Zalo Personal 等扩展渠道与您交流。它可以在 macOS/iOS/Android 上说话和聆听,并能渲染一个您控制的实时画布。网关只是控制平面——产品本身才是助手。
    Skills.sh

    Skills.sh

    Vercel 近日上线了一个名为 skills.sh 的新站点,专门用于发现、浏览和安装 AI 智能体的“技能”(Skills)。
    nanobot

    nanobot

    nanobot 是一款受 OpenClaw 启发,却走向极简主义的个人 AI 助手。仅用约 4,000 行代码,nanobot 就实现了核心智能体功能,体积相比 OpenClaw 的 43 万行代码缩减了 99%,真正做到了“小到可以理解”。
    OpenClaw汉化发行版

    OpenClaw汉化发行版

    OpenClaw汉化发行版已上线——不仅将CLI命令行、Dashboard网页控制台全部深度汉化,还能每小时自动同步OpenClaw官方更新,汉化版延迟低于1小时,既保留原版全部功能,又适配国内用户的使用习惯,3步即可完成安装部署,零基础也能快速上手。
    Situation Monitor

    Situation Monitor

    Situation Monitor 是由开发者 Reggie James 创建的一个免费、开源的全球风险监测平台。它通过一张交互式地图,实时整合并可视化全球范围内的关键地缘政治与安全信息,帮助用户快速掌握潜在冲突热点和战略动态。
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