广义智能体理论：智能时代通向「万物理论」的新路径？
广义智能体理论：智能时代通向「万物理论」的新路径？一个源自AI的「广义智能体理论」，为探索「万物理论」开了个新脑洞。它认为，无论是物理系统、生命还是AI，本质上都是「智能体」。
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7518 点击 2025-07-18 13:52
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一个源自AI的「广义智能体理论」，为探索「万物理论」开了个新脑洞。它认为，无论是物理系统、生命还是AI，本质上都是「智能体」。
首个工程自动化任务评估基准DrafterBench，可用于测试大语言模型在土木工程图纸修改任务中的表现。通过模拟真实工程命令，全面考察模型的结构化数据理解、工具调用、指令跟随和批判性推理能力，研究结果发现当前主流大模型虽有一定能力，但整体水平仍不足以满足工程一线需求。
大型语言模型已展现出卓越的能力，但其部署仍面临巨大的计算与内存开销所带来的挑战。随着模型参数规模扩大至数千亿级别，训练和推理的成本变得高昂，阻碍了其在许多实际应用中的推广与落地。
Bind-Your-Avatar是一个基于扩散Transformer（MM-DiT）的框架，通过细粒度嵌入路由将语音与角色绑定，实现精准的音画同步，并支持动态背景生成。该框架还引入了首个针对多角色对话视频生成的数据集MTCC和基准测试，实验表明其在身份保真和音画同步上优于现有方法。
从Cursor到Claude Code和最近很火的Kiro，AI编程能在几秒钟内生成完整的函数，但它真的理解代码在做什么吗？最近两项突破性研究发现了一个让人意外的结果：现在的AI虽然"会写"，但还远没有"真懂"。
近日，由普林斯顿大学牵头，联合清华大学、北京大学、上海交通大学、斯坦福大学，以及英伟达、亚马逊、Meta FAIR 等多家顶尖机构的研究者共同推出了新一代开源数学定理证明模型——Goedel-Prover-V2。
本文第一作者操雨康，南洋理工大学MMLab博士后，研究方向是3D/4D重建与生成，人体动作/视频生成，以及图像生成与编辑。
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Transformer杀手来了？KAIST、谷歌DeepMind等机构刚刚发布的MoR架构，推理速度翻倍、内存减半，直接重塑了LLM的性能边界，全面碾压了传统的Transformer。网友们直呼炸裂：又一个改变游戏规则的炸弹来了。
近日，ICCV 2025（国际计算机视觉大会）公布论文录用结果，理想汽车共有 8 篇论文入选，其中 3 篇来自基座模型团队。