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昆仑万维面向全球市场，同步发布天工超级智能体（Skywork Super Agents）。这款产品采用了AI agent架构和deep research技术，能够一站式生成文档、PPT、表格（excel）、网页、播客和音视频多模态内容。它具有强大的deep research能力，在GAIA榜单上排名全球第一，超过了OpenAI Deep Research和Manus。 天工超级智能体（Skywo
MMaDA（Multimodal Large Diffusion Language Models）是普林斯顿大学、清华大学、北京大学和字节跳动推出的多模态扩散模型，支持跨文本推理、多模态理解和文本到图像生成等多个领域实现卓越性能。模型用统一的扩散架构，具备模态不可知的设计，消除对特定模态组件的需求，引入混合长链推理（CoT）微调策略，统一跨模态的CoT格式，推出UniGRPO，针对扩散基础模型的统
Graphiti 是一个用于构建和查询时序感知知识图谱的框架，专为在动态环境中运行的 AI 代理量身定制。与传统的检索增强生成 (RAG) 方法不同，Graphiti 持续将用户交互、结构化和非结构化企业数据以及外部信息集成到一个连贯且可查询的图中。该框架支持增量数据更新、高效检索和精确的历史查询，无需完全重新计算图谱，因此非常适合开发交互式、情境感知的 AI 应用程序。 使用 Graphiti
mPLUG-Owl3是阿里巴巴推出的通用多模态AI模型，专为理解和处理多图及长视频设计。在保持准确性的同时，显著提升了推理效率，能在4秒内分析完2小时电影。模型采用创新的Hyper Attention模块，优化视觉与语言信息的融合，支持多图场景和长视频理解。mPLUG-Owl3在多个基准测试中达到行业领先水平，其论文、代码和资源已开源，供研究和应用。 mPLUG-Owl3的主要功能 多
TradingAgents是加利福尼亚大学洛杉矶分校和麻省理工学院推出的多代理LLM金融交易框架，能模拟现实世界的交易公司环境。TradingAgents整合多个具有不同角色和风险偏好的LLM代理，如基本面分析师、情绪分析师、技术分析师、交易员和风险经理等，实现对复杂金融数据的全面分析与处理。代理基于代理辩论和对话进行交易决策，结合结构化输出与自然语言对话，提高决策的精确性和灵活性。实验结果表明，
DMind是DMind研究机构发布的专为Web3领域优化的大型语言模型。针对区块链、去中心化金融和智能合约等场景深度优化，使用Web3数据微调采用RLHF技术对齐。DMind在Web3专项基准测试中表现优异，性能远超一线通用模型，推理成本仅为主流大模型的十分之一。包含DMind-1和DMind-1-mini两个版本，前者适合复杂指令和多轮对话，后者轻量级，响应快、延迟低，适合代理部署和链上工具。
II-Agent：一个用于构建和部署智能体的全新开源框架。II-Agent 是一款开源智能助手，旨在简化和增强跨领域的工作流程。它代表了我们与技术互动方式的重大进步——从被动工具转变为能够独立执行复杂任务的智能系统。作为简易的COZE，Dify平替。 ii-agent开源框架，擅长构建跨多个领域工作流的Agent，能独立执行复杂任务已是Agent标配 其技能覆盖研究与核查、内容生成、数据分析可视
新华社国家重点实验室作为媒体领域战略科技创新平台，围绕推进媒体融合发展、重塑新闻舆论格局国家重大战略需求，聚焦人工智能等先进技术在新闻生产全流程应用，面向跨媒体大规模感知认知信息分析与推理、人机协同复杂问题分析响应及评估两个方向，开展媒体融合生产技术应用基础研究。 新华融合媒体科技发展（北京）有限公司，是新华社媒体融合生产技术与系统国家重点实验室运营主体。 主要功能： 四大场景，三类运
Operator是OpenAI推出的首款AI智能体。能像人类一样操作网页浏览器的AI工具，可以自动完成各种在线任务，如预订餐厅、购买机票、填写表单等。Operator基于Computer-Using Agent（CUA）的新模型驱动，模型结合了GPT-4o的视觉能力和强化学习的高级推理能力。通过屏幕截图“观察”网页，使用虚拟鼠标和键盘进行操作。Operator目前处于研究预览阶段，仅对美国的Cha
心流是阿里巴巴推出的基于星辰大模型的AI搜索助手，通过智能技术提升用户的知识获取效率。集成了近3000万篇学术论文资源，覆盖Nature、IEEE、ArXiv等权威期刊，支持学术问答、AI精读、段落总结、智能翻译和名词解释等功能，能帮助研究人员和学生快速理解和分析论文内容。心流提供DeepSeek渠道，联网搜索协助思考过程，具备通用问答、慢推理、私人知识库等功能，适用于市场调研、文档分析、内容创作
视觉语言模型（VLM），基于像素空间推理增强模型对视觉信息的理解和推理能力。模型能直接在视觉输入上进行操作，如放大图像区域或选择视频帧，更细致地捕捉视觉细节。Pixel Reasoner用两阶段训练方法，基于指令调优让模型熟悉视觉操作，用好奇心驱动的强化学习激励模型探索像素空间推理。Pixel Reasoner在多个视觉推理基准测试中取得优异的成绩，显著提升视觉密集型任务的性能。 Pixel R
Vid2World是清华大学联合重庆大学推出的创新框架，支持将全序列、非因果的被动视频扩散模型（VDM）转换为自回归、交互式、动作条件化的世界模型。模型基于视频扩散因果化和因果动作引导两大核心技术，解决传统VDM在因果生成和动作条件化方面的不足。Vid2World在机器人操作和游戏模拟等复杂环境中表现出色，支持生成高保真、动态一致的视频序列，支持基于动作的交互式预测。Vid2World为提升世界模
LLaDA-V是中国人民大学高瓴人工智能学院、蚂蚁集团推出的多模态大语言模型（MLLM），基于纯扩散模型架构，专注于视觉指令微调。模型在LLaDA的基础上，引入视觉编码器和MLP连接器，将视觉特征映射到语言嵌入空间，实现有效的多模态对齐。LLaDA-V在多模态理解方面达到最新水平，超越现有的混合自回归-扩散和纯扩散模型。 LLaDA-V的主要功能 图像描述生成：根据输入的图像生成详细的描述
QwenLong-L1-32B 是阿里巴巴集团 Qwen-Doc 团队推出的，基于强化学习训练的首个长文本推理大模型。模型基于渐进式上下文扩展、课程引导的强化学习和难度感知的回顾性采样策略，显著提升在长文本场景下的推理能力。模型在多个长文本文档问答（DocQA）基准测试中表现优异，平均准确率达到了70.7%，超越OpenAI-o3-mini和Qwen3-235B-A22B等现有旗舰模型，且与Cla
银河通用发布全球首个产品级端到端具身 FSD 大模型 ——TrackVLA，一款具备纯视觉环境感知、语言指令驱动、可自主推理、具备零样本（Zero-Shot）泛化能力的具身大模型。 TrackVLA 是银河通用推出的产品级导航大模型，纯视觉环境感知、自然语言指令驱动、端到端输出语言和机器人动作，是一个由仿真合成动作数据训练的“视觉-语言-动作”（Vision-Language-Action, V
VRAG-RL是阿里巴巴通义大模型团队推出的视觉感知驱动的多模态RAG推理框架，专注于提升视觉语言模型（VLMs）在处理视觉丰富信息时的检索、推理和理解能力。基于定义视觉感知动作空间，让模型能从粗粒度到细粒度逐步获取信息，更有效地激活模型的推理能力。VRAG-RL引入综合奖励机制，结合检索效率和基于模型的结果奖励，优化模型的检索和生成能力。在多个基准测试中，VRAG-RL显著优于现有方法，展现在视
OCode 是终端原生 AI 编程助手，为开发者提供深度代码库智能和自动任务执行功能。与本地 Ollama 模型无缝集成，将企业级 AI 辅助直接融入开发流程中。终端原生工作流，能直接在你的 shell 环境中运行；深度代码库智能，可自动映射并理解整个项目；自动任务执行，能端到端处理多步骤开发任务；可扩展的插件层，通过模型上下文协议（MCP）启用第三方集成，帮助开发者提高编程效率和质量。 OCo
SmolVLA 是 Hugging Face 开源的轻量级视觉-语言-行动（VLA）模型，专为经济高效的机器人设计。拥有4.5亿参数，模型小巧，可在CPU上运行，单个消费级GPU即可训练，能在MacBook上部署。SmolVLA 完全基于开源数据集训练，数据集标签为“lerobot”。 SmolVLA的主要功能 多模态输入处理：SmolVLA 能处理多种输入，包括多幅图像、语言指令以及
Seedance 1.0 支持文字与图片输入，可生成多镜头无缝切换的 1080p 高品质视频，且主体运动稳定性与画面自然度较高。 相较 Seed 此前发布的视频生成模型，Seedance 1.0 核心亮点如下： • 原生多镜头叙事能力：支持 2-3 个镜头切换的 10 秒视频生成，可进行远中近景画面切换，叙事能力大幅提升； 在第三方评测榜单 Artificial Analysis 上，See
Meta 又有新的动作，推出基于视频训练的世界模型 V-JEPA 2（全称 Video Joint Embedding Predictive Architecture 2）。其能够实现最先进的环境理解与预测能力，并在新环境中完成零样本规划与机器人控制。 Meta 表示，他们在追求高级机器智能（AMI）的目标过程中，关键在于开发出能像人类一样认知世界、规划陌生任务执行方案，并高效适应不断变化环境的
普林斯顿与复旦推出HistBench和HistAgent，首个人文AI评测基准 普林斯顿大学AI实验室与复旦大学历史学系联手推出了全球首个聚焦历史研究能力的AI评测基准——HistBench，并同步开发了深度嵌入历史研究场景的AI助手——HistAgent。这一成果不仅填补了人文学科AI测试的空白，更为复杂史料处理与多模态理解建立了系统工具框架。 历史是关于时间中的人的
MNN轻量级高性能推理引擎 通用性 - 支持TensorFlow、Caffe、ONNX等主流模型格式，支持CNN、RNN、GAN等常用网络。 高性能 - 极致优化算子性能，全面支持CPU、GPU、NPU，充分发挥设备算力。 易用性 - 转换、可视化、调试工具齐全，能方便地部署到移动设备和各种嵌入式设备中。 什么是 TaoAvatar？它是阿里最新研究
HiAgent 是字节跳动推出的面向企业级客户的人工智能应用开发平台。帮助企业快速开发大模型应用和智能体（Agent），满足企业对数据安全和隐私的要求。通过低代码开发工具，HiAgent 降低了开发门槛，非技术背景的业务人员也能轻松上手，快速构建和部署 AI 应用。HiAgent 提供了丰富的行业模板和私有化部署选项，能满足不同企业的个性化需求。支持与企业现有系统的深度集成，帮助企业实现复杂流程的
LLIA（Low-Latency Interactive Avatars）是美团公司推出的基于扩散模型的实时音频驱动肖像视频生成框架。框架基于音频输入驱动虚拟形象的生成，支持实现低延迟、高保真度的实时交互。LLIA用可变长度视频生成技术，减少初始视频生成的延迟，结合一致性模型训练策略和模型量化技术，显著提升推理速度。LLIA支持用类别标签控制虚拟形象的状态（如说话、倾听、空闲）及面部表情的精细控制
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