TokenHSI:UnifiedSynthesisofPhysicalHumanSceneInteractionsthroughTaskTokenization20250325｜ShanghaiAILab,HKU,IndependentResearcher,SEU,FeelingAI｜CVPR2025??14???http:arxiv.orgabs2503.19901v1????????https:huggingface.copapers2503.19901????????https:liangpan99.github.ioTokenHSI???研究背景與意義TokenHSI旨在解決當(dāng)前物理角色控制方法中普遍存在的局限性，即無(wú)法有效整合多種復(fù)雜的人...

1.LanceDB介紹LanceDB是一個(gè)開(kāi)源的用Rust實(shí)現(xiàn)的向量數(shù)據(jù)庫(kù)（https:github.comlancedblancedb），它的主要特點(diǎn)是：提供單機(jī)服務(wù)，可以直接嵌入到應(yīng)用程序中支持多種向量索引算法，包括Flat、HNSW、IVF等。支持全文檢索，包括BM25、TFIDF等。支持多種向量相似度算法，包括Cosine、L2等。與Arrow生態(tài)系統(tǒng)緊密集成，允許通過(guò)SIMD和GPU加速在共享內(nèi)存中實(shí)現(xiàn)真正的零拷貝訪問(wèn)。2.LanceDB安裝pipinstalllancedb預(yù)覽版本：pipinstallpre...

實(shí)在Agent或是現(xiàn)階段企業(yè)級(jí)通用智能體的最優(yōu)解3個(gè)實(shí)操案例，帶你體驗(yàn)真正流暢可用的企業(yè)級(jí)通用智能體什么是真正的企業(yè)級(jí)通用智能體？實(shí)在Agent立了一個(gè)行業(yè)標(biāo)桿體驗(yàn)實(shí)在Agent，這才是當(dāng)前形成生產(chǎn)力的企業(yè)級(jí)通用智能體幾個(gè)實(shí)操案例，告訴你什么是真正可用的企業(yè)級(jí)通用智能體Manus曇花一現(xiàn)，實(shí)在Agent或會(huì)帶來(lái)一場(chǎng)企業(yè)級(jí)通用智能體颶風(fēng)Manus的火爆，不僅帶火了一批開(kāi)源項(xiàng)目，也帶來(lái)了一場(chǎng)通用智能體之辨。至今大家還拿不到邀請(qǐng)碼...

近年來(lái)，大型語(yǔ)言模型(LLMs)在復(fù)雜推理任務(wù)上的能力取得了顯著突破，從快速直覺(jué)思維(System1)向緩慢深度推理(System2)轉(zhuǎn)變。這種轉(zhuǎn)變雖然提高了任務(wù)準(zhǔn)確性，但也帶來(lái)了巨大的計(jì)算成本。這種性能與成本之間的權(quán)衡引發(fā)了"推理經(jīng)濟(jì)"(ReasoningEconomy)的概念，它關(guān)注如何在保持模型推理能力的同時(shí)，最大化計(jì)算資源的使用效率。本文將深入探討推理經(jīng)濟(jì)的核心問(wèn)題，分析LLMs在訓(xùn)練后和推理階段的效率挑戰(zhàn)，并探索實(shí)現(xiàn)推理經(jīng)濟(jì)的潛在...

引言：大模型推理與搜索的融合挑戰(zhàn)隨著OpenAIo1和DeepSeekR1等模型的出現(xiàn)，大型語(yǔ)言模型(LLMs)在推理能力上取得了顯著突破。然而，將復(fù)雜推理與外部搜索過(guò)程有效整合仍然面臨重大挑戰(zhàn)，尤其是在處理需要多步檢索的復(fù)雜多跳問(wèn)題時(shí)。傳統(tǒng)方法往往依賴(lài)手動(dòng)設(shè)計(jì)的提示或啟發(fā)式規(guī)則，這在可擴(kuò)展性和靈活性方面存在明顯局限。更重要的是，為多步推理場(chǎng)景生成監(jiān)督數(shù)據(jù)通常成本高昂且在實(shí)踐中難以實(shí)現(xiàn)。百川科技、同濟(jì)大學(xué)、愛(ài)丁堡大學(xué)...

3月29日，北京中關(guān)村論壇的“未來(lái)人工智能先鋒論壇”上，智源研究院發(fā)布了全球首個(gè)跨本體具身大小腦協(xié)作框架RoboOS與開(kāi)源具身大腦RoboBrain。可實(shí)現(xiàn)跨場(chǎng)景多任務(wù)輕量化快速部署與跨本體協(xié)作，推動(dòng)單機(jī)智能邁向群體智能，這意味著機(jī)器人將邁向群體協(xié)作。技術(shù)核心：大腦小腦協(xié)同架構(gòu)具身大腦RoboBrain如同全局指揮官，通過(guò)多模態(tài)感知和任務(wù)分解能力，將“遞送果籃”這樣的抽象指令拆解為導(dǎo)航、抓取、避障等子任務(wù)；小腦技能庫(kù)則像...

近日，阿里開(kāi)源的Qwen2.5Omni7B大模型引發(fā)關(guān)注，該模型以7B小尺寸實(shí)現(xiàn)了傳統(tǒng)千億參數(shù)模型難以企及的全模態(tài)能力突破。以下是該模型的技術(shù)亮點(diǎn)和產(chǎn)業(yè)價(jià)值：核心能力：全模態(tài)實(shí)時(shí)交互多模態(tài)輸入處理支持文本、圖像、音頻、視頻的同步輸入，實(shí)現(xiàn)「看聽(tīng)讀寫(xiě)」一體化。例如：通過(guò)攝像頭識(shí)別食材并生成食譜，分析音樂(lè)風(fēng)格并提供創(chuàng)作建議，甚至解讀視頻內(nèi)容進(jìn)行事件檢索和總結(jié)。實(shí)時(shí)語(yǔ)音與視頻交互采用流式處理技術(shù)，用戶(hù)可像視頻通話一...

編輯云昭出品51CTO技術(shù)棧（微信號(hào)：blog51cto）自Gemini2.5Pro發(fā)布后，被OpenAI的“吉卜力”畫(huà)風(fēng)成功“阻擊”的谷歌，逆勢(shì)火了一把。4月1日凌晨，谷歌發(fā)布了“GoogleGeminiCanvas”，引起了社媒用戶(hù)的瘋狂轉(zhuǎn)發(fā)。圖片從提示到原型只需幾分鐘，任何人都可以使用Canvas進(jìn)行編碼和創(chuàng)作。流量的迅猛讓谷歌始料未及，官方賬號(hào)甚至不得不對(duì)外公布限制速率的通知。“我們的TPU‘炙手可熱’，現(xiàn)在更是被‘火上澆油’！”全民玩嗨了，效果...

一、算力革命：數(shù)字經(jīng)濟(jì)的核爆點(diǎn)當(dāng)我們?cè)?025年的春天回望，GPT5與比亞迪自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的突破已不僅是技術(shù)里程碑，更是算力革命的具象化呈現(xiàn)。國(guó)際數(shù)據(jù)公司（IDC）與浪潮信息聯(lián)合發(fā)布的《2025中國(guó)人工智能計(jì)算力發(fā)展評(píng)估報(bào)告》顯示，中國(guó)智能算力規(guī)模預(yù)計(jì)突破1037.3EFLOPS，同比增長(zhǎng)43%。這一數(shù)字背后，是每秒千萬(wàn)億次浮點(diǎn)運(yùn)算對(duì)社會(huì)運(yùn)行規(guī)則的重構(gòu)。關(guān)鍵數(shù)據(jù)解析：●1037.3EFLOPS約3.5個(gè)全球互聯(lián)網(wǎng)流量總和的處理能力●43%的年...

引言：算力革命——數(shù)字經(jīng)濟(jì)的新引擎2025年的春天，全球科技界正見(jiàn)證著一場(chǎng)靜悄悄的革命。當(dāng)OpenAI的GPT5模型以驚人的創(chuàng)造力重塑人機(jī)交互，當(dāng)比亞迪的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)百萬(wàn)公里零事故，這些技術(shù)突破的背后，是每秒千萬(wàn)億次浮點(diǎn)運(yùn)算的算力支撐。國(guó)際數(shù)據(jù)公司（IDC）與浪潮信息聯(lián)合發(fā)布的《2025年中國(guó)人工智能計(jì)算力發(fā)展評(píng)估報(bào)告》顯示，中國(guó)智能算力規(guī)模預(yù)計(jì)突破1037.3EFLOPS，同比增長(zhǎng)43%。這一數(shù)字不僅是冰冷的技術(shù)指標(biāo)，更是...

編者按：在混合專(zhuān)家模型（MoE）的實(shí)踐中，負(fù)載不均衡儼然已成為制約模型性能提升的關(guān)鍵瓶頸之一。傳統(tǒng)的均衡策略往往需要引入復(fù)雜的輔助損失函數(shù)，不僅增加了訓(xùn)練的復(fù)雜度，還可能干擾模型的核心學(xué)習(xí)目標(biāo)。工程師們?cè)谔嵘Ｐ托实牡缆飞希恢笨嗫嘧穼ぶ粋€(gè)優(yōu)雅而高效的平衡解決方案。DeepSeek團(tuán)隊(duì)的這項(xiàng)研究，為這一長(zhǎng)期困擾業(yè)界的技術(shù)難題提供了令人耳目一新的解決思路：通過(guò)在門(mén)控分?jǐn)?shù)中直接添加專(zhuān)家層面的偏置項(xiàng)，在絕大...

文章鏈接：https:arxiv.orgpdf2503.21781項(xiàng)目鏈接：https:jasper0314huang.github.iovideomagecustomization亮點(diǎn)直擊提出了VideoMage，一個(gè)統(tǒng)一框架，首次實(shí)現(xiàn)了針對(duì)多個(gè)主體身份及其交互運(yùn)動(dòng)的視頻概念定制。引入了一種新穎的外觀無(wú)關(guān)運(yùn)動(dòng)學(xué)習(xí)方法，通過(guò)改進(jìn)負(fù)分類(lèi)器自由引導(dǎo)，解耦潛在的運(yùn)動(dòng)模式與外觀之間的關(guān)系。開(kāi)發(fā)了一種時(shí)空協(xié)作組合方案，以組合獲得的多主體和運(yùn)動(dòng)LoRA，從而生成所需運(yùn)動(dòng)模式下連貫的多主體交互。總結(jié)...

文章鏈接：https:arxiv.orgabs2503.07027項(xiàng)目鏈接：https:github.comXiaojiuzEasyControl亮點(diǎn)直擊提出了EasyControl，一種面向DiT模型的條件生成新范式。EasyControl中，每個(gè)條件通過(guò)獨(dú)立的條件分支進(jìn)行處理，該分支通過(guò)條件注入LoRA模塊從預(yù)訓(xùn)練DiT模型適配而來(lái)。此設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了與定制模型的無(wú)縫集成，支持靈活的條件注入與多條件高效融合。高效性：框架通過(guò)兩項(xiàng)關(guān)鍵創(chuàng)新實(shí)現(xiàn)高效計(jì)算。位置感知訓(xùn)練范式將輸入條件標(biāo)準(zhǔn)化為固定分...

在當(dāng)今數(shù)字化時(shí)代，AI技術(shù)已經(jīng)滲透到我們生活的方方面面，無(wú)論是內(nèi)容創(chuàng)作、教育學(xué)習(xí)，還是市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)，AI都發(fā)揮著巨大的作用。然而，對(duì)于許多AI使用者來(lái)說(shuō)，如何高效地管理、優(yōu)化和分享AI提示詞，一直是一個(gè)令人頭疼的問(wèn)題。今天，我要給大家介紹一款專(zhuān)為AI提示詞管理設(shè)計(jì)的工具——PromptPro。它不僅能幫助你高效管理提示詞，還能讓你的AI創(chuàng)作更加得心應(yīng)手。PromptPro：AI創(chuàng)作的得力助手PromptPro是一款專(zhuān)為AI提示詞管理設(shè)計(jì)的工...

這個(gè)系列文章旨在為AI代理（AIAgent）提供全面的概述，深入研究其特征，組成部分和類(lèi)型，同時(shí)探索其進(jìn)化，挑戰(zhàn)和潛在的未來(lái)方向。在人工智能飛速發(fā)展的今天，我們常常聽(tīng)到“AI工作流”和“AI代理”這兩個(gè)概念。但你知道它們之間有什么區(qū)別嗎？又該如何選擇適合自己的技術(shù)路徑呢？今天，我們就來(lái)深入探討一下。一、工作流與代理：到底有什么區(qū)別？（一）定義與區(qū)別在AI的世界里，“代理”（Agent）和“工作流”（Workflow）是兩...

在人工智能的浩瀚海洋里，我們一直在尋找那顆能夠突破極限、整合多種能力的璀璨明珠。如今，GoogleDeepMind帶著它的新寵——Gemini2.5ProExperimental，向我們展示了AI的全新高度。這不僅僅是一個(gè)模型的升級(jí)，更是AI在推理、編碼和多模態(tài)能力上的一次質(zhì)的飛躍。今天，就讓我們一起深入探索這個(gè)被譽(yù)為“最聰明”的AI模型，看看它究竟有何過(guò)人之處！一、Gemini2.5Pro：AI的“全能王”在AI的世界里，推理能力是衡量一個(gè)模型是否足...

本文介紹如何使用Next.js、OpenAI的GPT和Whisper模型、ApacheKafka和ApacheFlink構(gòu)建一個(gè)由人工智能驅(qū)動(dòng)的LinkedIn帖子生成器。為了普及知識(shí)和推廣技術(shù)，人工智能專(zhuān)家、本文作者SeanFalconer主持著兩個(gè)播客——《SoftwareEngineeringDaily》和《SoftwareHuddle》，并經(jīng)常以嘉賓身份亮相于其他節(jié)目。無(wú)論是主持播客還是作為嘉賓，他推廣的節(jié)目都有助于凸顯其精彩的對(duì)話內(nèi)容。然而對(duì)他來(lái)說(shuō)，在緊張的工作和生活中騰出時(shí)間為每期節(jié)...

編輯｜云昭出品51CTO技術(shù)棧（微信號(hào)：blog51cto）很突然，Meta人工智能研究副總裁JoellePineau表示下月將離職Meta。就在發(fā)稿7小時(shí)前，她在Facebook帖子中宣布了這一消息。Pineau表示，她將在5月離職，此前她已負(fù)責(zé)管理Meta內(nèi)部由YannLeCun領(lǐng)導(dǎo)的人工智能研究實(shí)驗(yàn)室FAIR超過(guò)兩年。是時(shí)候掛上溜冰鞋了！“在Meta工作了近8年之后，是時(shí)候說(shuō)再見(jiàn)了。用蒙特利爾人的話來(lái)說(shuō)，就是“是時(shí)候掛上我的溜冰鞋了”。這是一段畢生難忘的職業(yè)...

在人工智能技術(shù)日新月異的今天，Embedding模型作為連接非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)與機(jī)器理解的橋梁，正在悄然重塑知識(shí)管理和智能檢索的邊界。本文將帶您深入探索這一技術(shù)核心，揭示如何通過(guò)精準(zhǔn)選型突破知識(shí)庫(kù)與RAG系統(tǒng)的性能極限。一、Embedding技術(shù)1.1從離散符號(hào)到連續(xù)空間傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理面臨的根本困境在于：計(jì)算機(jī)天生擅長(zhǎng)處理結(jié)構(gòu)化數(shù)字，而人類(lèi)信息卻以非結(jié)構(gòu)化形式（文本、圖像、音頻等）自然存在。Embedding技術(shù)通過(guò)將離散符號(hào)映射到連...

在當(dāng)今數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的商業(yè)環(huán)境中，存在著一個(gè)矛盾現(xiàn)象：企業(yè)一方面要應(yīng)對(duì)信息過(guò)載的問(wèn)題，另一方面又試圖從海量信息中提取有意義的見(jiàn)解以推動(dòng)行動(dòng)，這構(gòu)成了雙重挑戰(zhàn)。存儲(chǔ)在技術(shù)報(bào)告、產(chǎn)品文檔、合同和演示文稿幻燈片中的大量商業(yè)知識(shí)，都以非結(jié)構(gòu)化格式存在，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)難以對(duì)其進(jìn)行解讀。包含文本、圖表、圖形和圖像的文檔蘊(yùn)含著有關(guān)業(yè)務(wù)流程和決策系統(tǒng)的重要商業(yè)情報(bào)，但這些情報(bào)大多未被充分利用。想要利用機(jī)構(gòu)知識(shí)的...