为什么Agent总是Demo猛如龙实战一条虫?
为什么Agent总是Demo猛如龙实战一条虫?为什么Agent在演示时无所不能,到了实际场景却频频拉胯?
为什么Agent在演示时无所不能,到了实际场景却频频拉胯?
2025 年,让 Agent 实际投产、落地应用的最大障碍已经不再是成本问题了,而是「质量」。如何让 Agent 输出可靠、准确的内容,仍然是最难的部分。
学霸的谎言被揭穿!一篇来自Adobe Research的论文发现,高语义理解并不会提升生成质量,反而可能破坏空间结构。用iREPA简单修改,削弱全局干扰,生成质量立即飙升 。
在过去两年里,记忆(Memory)几乎从 “可选模块” 迅速变成了 Agent 系统的 “基础设施”:对话型助手需要记住用户习惯与历史偏好;代码 / 软件工程 Agent 需要记住仓库结构、约束与修复策略;
过去两年,我们几乎默认了一件事: 人和 AI 的交互就只能靠文本框和语音。 不管是 GPT、DeepSeek、Claude,还是各种音视频 Agent,核心入口几乎清一色是一个聊天框。 但只要你真正做
即将过去的、我们无比熟悉的 2025 年,被称为是 Agent 的元年。
浙江大学ReLER团队开源ContextGen框架,攻克多实例图像生成中布局与身份协同控制难题。基于Diffusion Transformer架构,通过双重注意力机制,实现布局精准锚定与身份高保真隔离,在基准测试中超越开源SOTA模型,对标GPT-4o等闭源系统,为定制化AI图像生成带来新突破。
在文生图(Text-to-Image)和视频生成领域,以FLUX.1、Emu3为代表的扩散模型与自回归模型已经能生成极其逼真的画面。
在 SIGGRAPH Asia 2025 期间,盛大 AI 东京研究院(Shanda AI Research Tokyo)以展台活动、BoF 学术讨论与顶尖教授闭门交流等形式完成首次公开亮相,标志着盛大在数字人的 “交互智能 (Interactive Intelligence)” 与世界模型的 “时空智能 (Spatiotemporal Intelligence)” 等两大方向的研究
和传统的游戏自动化脚本不同,这是一个完整的通用的大模型,不仅限于单一游戏的操作,能够玩遍市面上几乎全部的游戏类型。于是,让我们正式介绍主角,来自英伟达的最新开源基础模型 NitroGen。该模型的训练目标是玩 1000 款以上的游戏 —— 无论是 RPG、平台跳跃、吃鸡、竞速,还是 2D、3D 游戏,统统不在话下!