中国的MiniMax,居然成了全日本的希望!?
中国的MiniMax,居然成了全日本的希望!?MiniMax与KAGAMIAI等日本伙伴推出H3 IP Edition,利用H3生成内容,并通过Kagami Gate管理日本IP授权、使用记录和收益分配,已有超60家公司表达采用兴趣。
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MiniMax与KAGAMIAI等日本伙伴推出H3 IP Edition,利用H3生成内容,并通过Kagami Gate管理日本IP授权、使用记录和收益分配,已有超60家公司表达采用兴趣。
EchoChat将共情语音对话拆分为感知、心智理论推理和回复生成,并通过Acoustic-Anchored Attention与Step-Decomposed Credit Assignment统一优化,在三项评测中取得领先表现。
Sora,可能要回来了。
大模型做 In-Context Learning(ICL,上下文学习)时,通常会先从示例库里检索若干 demonstration,再把这些示例和当前问题一起放进 prompt。
中科大与智象HiDream.ai团队提出Hi-DiT,采用时间门控机制在共享Transformer中分阶段协调Latent与Pixel双流以兼顾生成效率与细节保留,在ImageNet 256×256上达到1.06 FID,论文已被ECCV 2026接收。
最近看到了一个挺有意思的东西,就是TypeSafe AI 做的 Jev。Reddit 上很多人用它玩 DOOM,也有人拿它玩 Mario。我申请之后,拿到 API Key 后,也做了一个网页小游戏,想看看它到底在里面起什么作用。一开始,我最想弄清楚的其实很简单:同样是让 AI 操作游戏,为什么要用 Jev?GPT 不能做吗?当然能。
开源项目 Editable Design 结合视觉模型、HTML 代码与持续工作的 Agent,将 AI 生图重构为可编辑的设计文件,使文字可直接修改、图层可独立拖动,仓库展示了 14 组覆盖营销海报、信息设计等 6 类视觉任务的案例。
MiniMax H3 的服务是一个系统问题。一个请求要经过一个庞大的 Qwen3-VL 编码器、一个长序列的音视频 DiT、相互独立的视频与音频 VAE、设备与进程的边界,最后还要完成 H.264/AAC 的封装。只优化 DiT,其余环节的时延依然留在那里。
有多少人知道或者玩过人人网/校内网?绝对不是要蹭孙割流量……
近期发表于 Nature Machine Intelligence 的论文 Towards principled knowledge editing methods for large language model reasoning [1],从知识编辑切入,进一步探索大模型如何使用知识进行推理以及如何通过主动干预观察模型内部变化。