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对于 LLM，推理时 scaling 是有效的！这一点已经被近期的许多推理大模型证明：o1、o3、DeepSeek R1、QwQ、Step Reasoner mini……
近日，微软又有了新的重磅动作。微软 CEO 萨蒂亚・纳德拉（Satya Nadella）在官方博客上宣布，微软将组建一个全新的 AI 团队 ——CoreAI 。这一消息瞬间引发了科技圈的广泛关注，毕竟在 AI 领域，微软的每一次举动都可能预示着行业的发展方向。
OpenAI Realtime API 的「说明书」。
当监管不到位的时候，AI与算法可以滋养出怎样的巨兽。
在刚刚过去的 2024 年，OpenAI 推出了 o 系列模型。相比于以往大型语言模型，o 系列模型使用更多的计算进行更深入的「思考」，能够回答更复杂、更细致的问题。
为了优化小模型的提示词，我们不得不求助于计算成本高昂的大模型。这种依赖不仅增加了开发成本，还限制了小模型的应用场景。
在大语言模型和 AIGC 的热潮下，科研人员对构建「视觉对话智能体」（Visual Chat Agent）展现出极大兴趣。其中，可实时交互的人像生成技术（Audio-Driven Real-Time Interactive Head Generation）是实现链路中极为关键的一环。
宣布转型AIGC的图森未来正式宣布启用全新品牌CreateAI，并公布多个业务进展
大语言模型（LLM）在自然语言处理领域取得了令人瞩目的成就，但在需要多步推理的复杂任务中仍面临严峻挑战。
本文中，香港大学与 Adobe 联合提出名为 UniReal 的全新图像编辑与生成范式。该方法将多种图像任务统一到视频生成框架中，通过将不同类别和数量的输入/输出图像建模为视频帧，从大规模真实视频数据中学习属性、姿态、光照等多种变化规律，从而实现高保真的生成效果。