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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
概述 LandingAI Agentic 文档提取API 从视觉复杂的文档（如表格、图片和图表）中提取结构化数据，并返回具有精确元素位置的分层 JSON。 这个 Python 库包装了该 API 以提供： 长文档支持——一次调用即可处理 100 多页 PDF 自动重试/分页——处理并发、超时和速率限制 辅助实用程序——边界框代码片段、可视化调试器等 特征
一款论文转多模态海报工具：Paper2Poster，给它一篇论文，可自动生成一张学术海报，生成质量高制作成本低 生成的海报可读性较好，结构清晰、用词精简，比GPT-4清晰可读，比PPTAgent布局合理 输入论文PDF全自动处理，可以自动提取重点，进行智能排版设计，自动调整布局，维持论文逻辑顺序并控制信息密度
LilysAI 是功能强大的 AI 摘要工具，用于快速提取和总结各种格式文件或内容的核心信息。支持多种文件类型，包括视频、音频、PDF、Word 文档、PPT 幻灯片、Excel 电子表格以及网页内容。用户可以通过上传文件或输入链接，让 LilysAI 自动处理并生成简洁明了的摘要。能帮助用户高效整理学习资料、会议记录、研究报告或视频内容，快速提取关键信息，节省时间和精力。 LilysAI的主要
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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