Game-TARS基于统一、可扩展的键盘—鼠标动作空间训练，可在操作系统、网页与模拟环境中进行大规模预训练。依托超5000亿标注量级的多模态训练数据，结合稀疏推理（Sparse-Thinking） 与衰减持续损失（decaying continual loss），大幅提升了智能体的可扩展性和泛化性。
最新最强的开源原生多模态世界模型—— 北京智源人工智能研究院（BAAI）的悟界·Emu3.5来炸场了。 图、文、视频任务一网打尽，不仅能画图改图，还能生成图文教程，视频任务更是增加了物理真实性。
论文第一作者何浩然是香港科技大学博士生，研究方向包括强化学习和基础模型等，研究目标是通过经验和奖励激发超级智能。共同第一作者叶语霄是香港科技大学一年级博士。通讯作者为香港科技大学电子及计算机工程系、计
在NeurIPS 2025论文中，来自「南京理工大学、中南大学、南京林业大学」的研究团队提出了一个极具突破性的框架——VIST（Vision-centric Token Compression in LLM），为大语言模型的长文本高效推理提供了全新的「视觉解决方案」。值得注意的是，这一思路与近期引起广泛关注的DeepSeek-OCR的核心理念不谋而合。
近日，OpenAI 宣称要在 2028 年实现让 AI 完全自主做研究，一下子又把焦点聚在了AI 科学家。 过去，AI 只是作为“助理”辅助研究者们进行科学研究。现在，美国哈佛大学与美国麻省理工学院联
月之暗面最新发布的开源Kimi Linear架构，用一种全新的注意力机制，在相同训练条件下首次超越了全注意力模型。在长上下文任务中，它不仅减少了75%的KV缓存需求，还实现了高达6倍的推理加速。
Voice Agent 赛道正在爆发，但它迫切需要一个能让对话真正「流动起来」的底层引擎，一个能撑起下一代交互体验的 TTS 模型。竞争的焦点，已经从 LLM 的「大脑」，延伸到了 TTS 的「嗓音」。谁掌握嗓音，谁就掌握着下一代 AI 商业化的钥匙。而 10 月 30 日 MiniMax 发布的 Speech 2.6 模型，似乎正是一个专为解决这些痛点而来的答案。
还在忍受方言听不懂、跨省业务推进难？联通直接放出「云+AI」大招，把这些通信顽疾一锅端！本文为你揭秘，运营商如何用科技智慧破局，打开信息「黑匣子」，让效率飙升！
闻乐 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 如果Agent能操作命令行，就有了与整个计算机系统交互的能力。 也意味着一台计算机的几乎所有功能，都可以通过自然语言来驱动。 这种产品终于有雏形了
在多模态生成领域，由视频生成音频（Video-to-Audio，V2A）的任务要求模型理解视频语义，还要在时间维度上精准对齐声音与动态。早期的 V2A 方法采用自回归（Auto-Regressive）的方式将视频特征作为前缀来逐个生成音频 token，或者以掩码预测（Mask-Prediction）的方式并行地预测音频 token，逐步生成完整音频。
