业界首个视觉世界模型综述:迈向更高智能的视觉范式
业界首个视觉世界模型综述:迈向更高智能的视觉范式为了理清视觉与世界模型之间的深层联系,并为该领域的未来研究提供一张清晰的脉络图,北京交通大学靳潇杰、魏云超、赵耀等学者联合新加坡国立大学、腾讯、字节等国内外研究机构知名学者,发布了首篇视觉世界模型长篇综述:From Seeing to Knowing the World: A Survey of Vision World Models。
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为了理清视觉与世界模型之间的深层联系,并为该领域的未来研究提供一张清晰的脉络图,北京交通大学靳潇杰、魏云超、赵耀等学者联合新加坡国立大学、腾讯、字节等国内外研究机构知名学者,发布了首篇视觉世界模型长篇综述:From Seeing to Knowing the World: A Survey of Vision World Models。
刚刚,Anthropic 发布论文《Natural Language Autoencoders Produce Unsupervised Explanations of LLM Activations》,试图用一套 自然语言自动编码器(Natural Language Autoencoders,下文简称 NLA), 撬开这个黑箱。
智能体时代的核心是算力。
随着代码智能从 code foundation models 走向 autonomous coding agents,CLI/terminal 正在成为智能体进入真实软件工程工作流的重要入口。
过去一两年,AI做PPT这事儿一直处在一个比较尴尬的位置。
把强大模型的能力“蒸馏”给小模型,听起来很美—— 但放到多轮对话Agent场景里,效果往往一塌糊涂。
Agent Skills不应该只以SKILL.md、README或自然语言说明文档的形式存在,而应该被转成一种机器可检索、可检查、可治理的结构化表示。这是《From Skill Text to Skill Structure: The Scheduling-Structural-Logical Representation for Agent Skills》这篇论文的核心主张。
Salesforce CEO Marc Benioff近日甩出一份招聘计划:要一口气招进1000名应届生或实习生,与他们一起搭乘AI快车。IBM更猛,北美入门级岗位直接扩招3倍,麦肯锡、Cognizant紧跟其后。智能体时代,一批10年前根本不存在的「金饭碗」正在批量诞生,应届生这个词,也将被重写。
谷歌刚刚给Gemma 4家族更新了一项关键能力:Multi-Token Prediction(MTP)推测解码架构,推理速度最高提升3倍,输出质量不变。
4 月 9 日,Anthropic 在 X 上宣布 Claude Managed Agents 上线。同一天,一位 ID 叫 @jiayuan_jy 的中国创业者也发了一条推,“We created the open source version of Claude Managed Agents. Introducing Multica.”