FlowDirector – 西湖大学联合中南大学推出的视频编辑框架

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FlowDirector是什么FlowDirector是西湖大学AGI Lab团队联合中南大学推出的新型无训练（training-free）视频编辑框架，专门用在根据自然语言指令对视频内容进行精确编辑。框架直接在数据空间中建模编辑过程，用常微分方程（ODE）驱动的平滑过渡路径，避免传统基于潜空间逆映射方法带来的时序不一致性和结构失真问题。FlowDirector引入空间注意力流校正（SAFC）

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DreamActor-H1 – 字节跳动推出的产品演示视频生成框架

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DreamActor-H1是什么DreamActor-H1是字节跳动推出的基于扩散变换器（Diffusion Transformer, DiT）的框架，支持从配对的人类和产品图像生成高质量的人类产品演示视频。框架注入人类和产品的参考信息，用掩码交叉注意力机制，同时保留人类身份和产品细节（如标志和纹理）。框架结合3D人体网格模板和产品边界框提供精确的动作引导，用结构化文本编码增强3D一致性。Dr

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Kimi-Dev – 月之暗面推出的开源代码模型

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Kimi-Dev是什么Kimi-Dev是Moonshot AI推出的开源代码模型，专为软件工程任务设计。模型拥有 72B 参数量，编程水平比最新的DeepSeek-R1还强，和闭源模型比较也表现优异。在 SWE-bench Verified数据集上达到60.4%的性能，超越其他开源模型，成为当前开源模型中的SOTA。Kimi-Dev 基于强化学习和自我博弈机制，能高效修复代码错误、编写测试代码

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ThinkChain – 开源AI框架，工具结果实时反馈到AI思考过程中

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ThinkChain是什么ThinkChain是开源框架，提升AI工具的智能交互能力。框架将工具的执行结果实时反馈到AI（如 Claude）的思考过程中，形成动态的反馈循环，让AI能调用工具，根据工具结果进行推理和决策。ThinkChain支持自动工具发现、MCP服务器扩展及增强的 CLI 界面，支持开发者用简单的Python文件扩展功能，实现从天气查询到数据库操作等多种应用。框架基于MIT许

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LeVo – 腾讯AI实验室推出的AI唱歌模型

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LeVo是什么LeVo是腾讯AI实验室推出的AI唱歌模型，具备强大的音色克隆能力，仅需3秒音频即可精准复制目标音色，包括音调、情感和韵律，无需大量训练数据。LeVo支持分轨生成，可分别生成人声和伴奏音轨，为后期编辑提供便利。技术架构基于语言模型（LM），结合LeLM和音乐编解码器，能并行生成音轨，音质表现接近行业领先水平，在歌词对齐能力上表现卓越。LeVo的主要功能零样本音色克隆：仅

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Nature警告：AI「数据饥渴症」引爆学术宕机潮，90%知识库濒临崩盘

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学术网站本是知识的宝库，却因AI爬虫的疯狂掠夺而陷入瘫痪。从DiscoverLife到BMJ，数百万次异常访问让服务器不堪重负，威胁着开放获取的科研命脉。这场「数字蝗灾」究竟因何而起？学术界又该如何应对？假如一个平日里宁静的图书馆，突然涌入一大群不速之客，他们不阅览、不沉思，只是一味地疯狂复印每一本书的每一页。这喧嚣吵闹的场面，怎能不打扰那些正埋首书海、专心阅读的人们呢？如今，学术网站

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迈向人工智能的认识论：对人工智能安全和部署的影响以及十大典型问题

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理解大型语言模型（LLM）的推理方式不仅仅是一个理论探索，它对于在现实世界中安全地部署人工智能具有直接的实践意义。在医疗保健、法律、金融和安全等领域，人工智能做出错误决策或基于错误原因做出正确决策的代价可能极其高昂。最后一部分将讨论研究结果对部署人工智能系统的意义，并就未来的安全策略和透明度标准提出建议。不要过度依赖模型解释。首先明确的含义是，组织在做出关键决策时不应盲目信任

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大厂的AI梦，靠广告来养

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经历了3年狂热的AI技术军备竞赛，科技大厂的比拼正式进入了Next level。在刚刚过去的2025年最新财报季里，多家大厂奉上与AI关联密切的成绩单。财报中，与AI相关的增长开始变得清晰起来。老牌互联网大厂BAT的业务收入均受到AI技术的积极拉动。百度2025年Q1营收达324.5亿元，同比增长3%，生成式AI与基础模型相关收入实现三位数年增长；腾讯通过多领域AI应用拉动营收，尤其在营销服

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字节必须再赢一次

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经过两年多的发展后，AI开始加速进入Agent时代。从移动互联网时代的App王者，到云计算市场的追赶者，字节正押注AI Agent这一新范式，发起一场豪赌式的换道超车。“PC时代主体是Web，移动时代是APP，AI时代则是Agent。”火山引擎总裁谭待认为，技术主体经历了三个时代变化，AI时代会推动开发范式与技术架构全面升级。6月11日，火山引擎在Force原动力大会上接连抛出重磅炸弹，豆

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沉迷贪吃蛇，7B小模型竟变身「数学天才」，几何推理碾压GPT-4o

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【导读】NVIDIA等研究团队提出了一种革命性的AI训练范式——视觉游戏学习ViGaL。通过让7B参数的多模态模型玩贪吃蛇和3D旋转等街机游戏，AI不仅掌握了游戏技巧，还培养出强大的跨领域推理能力，在数学、几何等复杂任务上击败GPT-4o等顶级模型。你肯定玩过贪吃蛇游戏。或许是在诺基亚的单色屏幕上，或许是在童年教室的文曲星里，又或者在喧嚣街机游戏厅里的一角。我们控制着那条像素小蛇，笨拙地转

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反转，AI推理能力遭苹果质疑后，Claude合著论文反击：不是不会推理，是输给Token

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近日，Apple 机器学习研究团队发布了一篇名为《思考的幻觉（The Illusion of Thinking）》的论文。这篇 53 页的技术报告并非普通评测，而是一记质疑当下主流 LLM 推理能力的重锤。研究者们指出，OpenAI 的“o”系列、Google 的 Gemini 2.5、以及 DeepSeek-R 等所谓“推理型大模型”，本质上并没有从训练数据中学习到可泛化的第一性原理。

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MiniMax开源首个推理模型，456B参数，性能超DeepSeek-R1，技术报告公开

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智东西6月17日报道，今日凌晨，“大模型六小虎”之一MiniMax发布全球首个开源大规模混合架构的推理模型MiniMax-M1，并官宣了为期五天的连更计划。M1参数规模为4560亿，每个token激活459亿参数，原生支持100万上下文输入以及业内最长的8万token推理输出，输入长度与闭源模型谷歌Gemini 2.5 Pro一致，是DeepSeek-R1的8倍。此外，研究人员训练了两个版

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原创AI视频：当AI不相信他们是AI。测试了 Veo 3 在多人对话和典型场景还原方面的表现，涵盖新闻播报、街头采访、情景喜剧、脱口秀、中文相声、ASMR 等。

有人用AI搞了上千万？扒遍全网，我找到了普通人用AI搞钱的十种方法

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有人用AI搞了上千万？我扒出普通人用AI赚钱的十种方法，从自动化到数据分析，让你轻松实现财务自由。掌握AI技术，提升效率，开启财富之路！

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[AI热点] 9小时前

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大模型“拼好题”，45K数据撬动18%提升，数学问题拒绝死记硬背

当前数学领域的数据生成方法常常局限于对单个问题进行改写或变换，好比是让学生反复做同一道题的变种，却忽略了数学题目之间内在的关联性。为了打破这种局限，让大模型学会“串联”与“并联”知识，上海AI Lab、人大高瓴等团队联合提出了MathFusion，通过指令融合增强大语言模型解决数学问题的能力。仅使用45K的合成指令，MathFusion在多个基准测试中平均准确率提升了18.0个百分点，展现
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Transformer八子初创：AI横扫NP难题竞赛，Top 2%选手竟是智能体

【导读】编程智能体确实厉害！Transformer作者Llion Jones初创公司，专门收集了NP难题并测试了AI智能体，结果竟在上千人竞赛中排第 21！这意味着，它已经比绝大多数人写得好了。物流路径选择、人员排班、工厂调度、电网平衡、旅行路线……这些贴近现实的优化任务，看似日常，实则难度极高。难点在于：一旦问题规模扩大，传统算法几乎无法计算出最优解。通常只能依赖启发式或近似算法来接近