OpenClaw的风刮到了多模态生成,6B小模型超越Nano Banana 2!
OpenClaw的风刮到了多模态生成,6B小模型超越Nano Banana 2!近日,上海人工智能实验室联合南京大学、香港中文大学及上海交通大学,将OpenClaw的成功应用于多模态生成领域。他们提出GEMS(Agent-Native Multimodal Generation with Memory and Skills),激发小模型潜力,甚至让6B小模型在部分任务超越了Nano Banana 2。
搜索
近日,上海人工智能实验室联合南京大学、香港中文大学及上海交通大学,将OpenClaw的成功应用于多模态生成领域。他们提出GEMS(Agent-Native Multimodal Generation with Memory and Skills),激发小模型潜力,甚至让6B小模型在部分任务超越了Nano Banana 2。
最近,来自Meta与University of Copenhagen的研究者提出了OneStory: Coherent Multi-Shot Video Generation with Adaptive Memory(收录于CVPR 2026)。这项工作聚焦于一个核心问题:如何在生成多镜头视频时,有效保留长程跨镜头上下文,从而实现更强的叙事一致性。
多 Agents 协同方案成了现在 AI 圈的主流玩法,以前是一个 Agent 能搞定一个人要做的事,现在是多个 Agent 完成一个团队要做的事。
快手的这篇论文,正是对这一问题交出的一份沉甸甸的工业级答卷。他们提出了 GR4AD(Generative Recommendation for ADvertising),一个横跨表征、学习、服务三大层面协同设计的生成式广告推荐系统,并已全量部署于快手广告平台,服务超过 4 亿用户。
在大语言模型推理领域,虽然「推测解码」(Speculative Decoding,SD)已成为加速生成的标准配置,但它依然存在一个致命弱点: drafting(草拟)和 verification(验证)之间必须串行进行。
机器人能认出杯子,却看不懂杯口朝哪、离自己多远、该抓哪里。
智谱GLM-5.1,突然上线!别的没再多说,只是默默甩出Coding Evaluation评测结果——在编程能力上相比上一代GLM-5直接飙升近10分。甚至嘛,距全球最强编程模型Claude Opus 4.6,也就只有2.6分之差??
据外媒The Information援引知情人士消息透露, Anthropic的高管们已经讨论过最早于今年第四季度进行该公司的IPO(首次公开募股),可能在IPO中筹集超过600亿美元(约合4146.9亿元人民币)的资金。
ACE 的起点,并不是把音乐生成做成一个更轻的娱乐玩具,而是从专业创作工作流里切进去。ACE Studio 2.0 于 2025 年 12 月正式发布,产品形态也从 AI vocal workstation 进一步扩展为 all in one AI music studio,开始把 AI 歌声、乐器、生成、编辑与 DAW 协同整合成一个AI 音乐创作系统。
传统的 AI 购物助手更像是一个任务完成机器:接到指令,搜索,下单。他们或许能跑通流程,却完全无法理解用户为何在最后一刻因为一条关于 “夹耳朵” 的差评而放弃支付。简而言之,传统的电商 Agent 只是任务导向的(task-oriented),而不是模拟导向的(simulation-oriented)。为此,来自亚马逊(Amazon)的研究团队提出了名为 Shop-R1 的训练框架 。