基础设施即代码公司Pulumi发布业界首个"平台工程AI代理"Pulumi Neo，旨在通过智能AI技术加速云基础设施管理自动化。该AI助手基于公司旗舰IaC技术构建，能够管理任何公共、私有或混合云平台基础设施，全面理解云依赖关…详细

人工智能基础设施即代码自动化平台工程

百川智能发布突破性AI模型Baichuan-Omni-1.5，实现文字、图像、视频、音频的统一理解与生成。该7B参数模型在多项测试中超越同类产品，特别在医疗图像理解方面达到83.8%准确率，超过72B参数竞争模型。研究团队使用500…详细

多模态人工智能全感官AI交互医疗图像智能分析

Mozilla和EleutherAI联合发布了一份关于创建开放授权大语言模型训练数据集的最佳实践指南。该研究通过召集30位专家，制定了七个核心原则和详细的技术建议，旨在解决当前AI训练数据版权争议、透明度不足等问题，推动构…详细

人工智能开放数据集最佳实践指南

腾讯AI实验室发现先进AI模型存在"思维不足"问题：在解决困难问题时频繁跳跃思路而非深入思考，导致错误答案消耗225%更多资源。研究团队提出TIP方法，通过惩罚思维切换来训练AI专注力，显著提升推理效率和准确性。这项…详细

人工智能深度学习新型算法

MangaNinja是香港大学团队开发的AI线条画上色系统，能够根据参考图自动为黑白线条画精确上色。该系统采用双分支架构和渐进式补丁打乱训练策略，即使参考图与线条画姿势差异很大也能准确匹配。用户可通过点控制功能实…详细

人工智能计算机视觉深度学习

加拿大滑铁卢大学研究团队发现，让AI学会"批评"错误答案比学会"模仿"正确答案更能提升数学推理能力。这种"批评微调"方法仅用5万样本训练1小时，就达到了传统方法用250万样本的效果，在六个数学基准测试中平均提升4-1…详细

人工智能批评微调数学推理

这项由土耳其研究者完成的研究通过创新的训练方法，成功让大语言模型的对话变得更加自然和富有人情味。研究团队使用对比学习的方式，让AI学会区分正式冷淡和温暖友好的表达方式，在真人评测中获得了近90%的支持率，同…详细

自然语言处理对话优化人机交互

斯坦福大学研究团队构建了包含2400万医学图像的BIOMEDICA数据库，并开发出性能卓越的BMC-CLIP医学AI模型。该项目通过从600万篇科学文献中提取图像和文字，创建了医学领域最大的开放数据集，在40项医学任务测试中平均…详细

生物医学AI视觉语言模型开放数据集

这项由北大团队开发的OmniManip系统，通过创新的物体中心表示方法和双重闭环控制，让机器人能够理解自然语言指令并在复杂环境中精确操作。系统在12项真实任务测试中达到68.3%成功率，远超传统方法，展现了从服务机器…详细

机器人技术视觉语言模型空间约束优化

微软和人民大学联合开发的CoRAG系统让AI学会了多步骤推理，像侦探破案一样逐步收集信息解答复杂问题。该系统通过训练AI进行分步搜索，在多跳推理任务上比传统方法准确率提升10个百分点以上，并首次在KILT基准测试中创…详细

检索增强生成多步推理测试时计算扩展

南京大学团队开发出STAR视频超分辨率技术，通过借用文本生成视频模型的智慧，配合局部信息增强模块和动态频率损失机制，成功解决了现实世界视频修复中的画质模糊和时间不连贯问题。该技术在多项测试中表现优异，特别…详细

视频超分辨率文本生成视频模型时空增强技术

上海AI实验室等机构联合开发的EnerVerse系统，首次让机器人具备了"想象未来"的能力。通过将视频生成技术与机器人控制结合，该系统能够预测操作过程并生成相应动作。核心创新包括块状自回归生成、自由锚点视角和4D数据…详细

人工智能机器人学习视频生成

日本Sakana AI实验室开发出Transformer?系统，首次实现AI模型实时自我调节能力。该系统通过奇异值微调技术，让大模型能根据任务类型自动调整内部参数配置，仅用传统方法1%的参数量就实现显著性能提升。系统采用两轮推…详细

人工智能参数高效微调自适应系统

香港大学联合阿里巴巴达摩院开发出VideoAnydoor技术，实现视频中物体的精准插入和运动控制。该技术通过ID提取器、像素变形器和3D神经网络三大创新组件，让用户仅需提供参考图片和轨迹就能完成专业级视频编辑。在多项…详细

视频编辑计算机视觉人工智能

MinMo是阿里巴巴通义实验室开发的80亿参数多模态语音模型，在140万小时语音数据上训练，实现了全双工语音交互，支持多语言识别翻译、情感分析、风格控制等功能，语音响应延迟仅100-800毫秒，在各项语音任务上达到业界…详细

人工智能多模态语音交互全双工对话系统

清华大学团队发布URSA系统，这是首个针对多模态数学推理的过程奖励模型。该系统通过创新的三阶段训练框架，不仅能解决复杂的图文结合数学问题，更重要的是能提供完全可验证的推理过程。URSA在六个标准测试中全面超越…详细

多模态数学推理过程奖励模型人工智能可解释性

中科院团队开发的LLaVA-Mini实现了多模态AI领域的重大突破，将图像理解所需的视觉token从576个压缩至1个，性能不降反升。通过创新的预融合技术和智能压缩机制，该模型计算量减少77%，速度提升3倍，内存占用减少600倍…详细

多模态AI计算机视觉模型优化

每一次Amazon Graviton的升级，都带来了两位数的性能提升，同时单位算力的功耗也在持续下降，这也预示着我们也正在迈入新一轮高效算力时代。…详细

亚马逊云科技Graviton4