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上下文学习”（In-Context Learning，ICL），是大模型不需要微调（fine-tuning），仅通过分析在提示词中给出的几个范例，就能解决当前任务的能力。您可能已经对这个场景再熟悉不过了：您在提示词里扔进去几个例子，然后，哇！大模型似乎瞬间就学会了一项新技能，表现得像个天才。
过去几年，大语言模型（LLM）的训练大多依赖于基于人类或数据偏好的强化学习（Preference-based Reinforcement Fine-tuning, PBRFT）：输入提示、输出文本、获得一个偏好分数。这一范式催生了 GPT-4、Llama-3 等成功的早期大模型，但局限也日益明显：缺乏长期规划、环境交互与持续学习能力。
随着内容创作智能化需求的爆发，长时长、高质量数字人视频生成始终是行业痛点。近日，字节跳动商业化 GenAI 团队联合浙江大学推出商用级长时序音频驱动人物视频生成模型 ——InfinityHuman，打破传统音频驱动技术在长视频场景中的局限性，开启 AI 数字人实用化新征程
传统 video dubbing 技术长期受限于其固有的 “口型僵局”，即仅能编辑嘴部区域，导致配音所传递的情感与人物的面部、肢体表达严重脱节，削弱了观众的沉浸感。现有新兴的音频驱动视频生成模型，在应对长视频序列时也暴露出身份漂移和片段过渡生硬等问题。
在社交平台上，「AI 帮我选基金，结果赚了 8%」、「AI 自动炒股，秒杀巴菲特？」之类的帖子不时刷屏，炒股机器人、对话式理财助手有关的 Agent 也不断涌现。
在噪声污染严重影响预训练数据的质量时，如何能够高效且精细地精炼数据？ 中科院计算所与阿里Qwen等团队联合提出RefineX，一个通过程序化编辑任务实现大规模、精准预训练数据精炼的新框架。
开年以来，AI 图片赛道迎来一轮小高潮。今年 3 月，在我们统计的月访问量超 200 万的 Web 端 AI 图片产品中，有 45 款产品访问量呈现环比上涨，最高增幅超过 600%。这些爆款背后的共同特征，是一股席卷社交平台的“吉卜力风”。
假作真时真亦假，无为有处有还无。
在企业系统和科学研究中普遍存在、结构复杂的关系型数据库（Relational DataBase, RDB）场景中，基础模型的探索仍处于早期阶段。
在端侧设备上处理长文本常常面临计算和内存瓶颈。