英伟达韩松团队新作：具有后神经架构搜索的高效语言模型
英伟达韩松团队新作：具有后神经架构搜索的高效语言模型英伟达开源又放大招了！ 韩松团队推出了一款全新的基于后神经架构搜索的高效语言模型——Jet-Nemotron。
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6761 点击 2025-08-26 19:00
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英伟达开源又放大招了！ 韩松团队推出了一款全新的基于后神经架构搜索的高效语言模型——Jet-Nemotron。
AI生成的人物和场景转头就变样，缺乏一致性？ nonono，这回不一样了，康康下面的demo！ 游戏地图：《塞尔达传说》中的绿色田野
Memory 一直是 AI 产品的技术「痛点」和必争之地。因为决定用户留存，很多有野心的创业者在思考如何借助 AI 长期化时，都会聚焦 AI + Memory 领域。
要让视频生成模型真正成为模拟真实物理世界的「世界模型」，必须具备长时间生成并保留场景记忆的能力。然而，交互式长视频生成一直面临一个致命短板：缺乏稳定的场景记忆。镜头稍作移动再转回，眼前景物就可能「换了个世界」。
RoboNeo 拿下百万 MAU 后，美图财报依旧强势。7 月中旬，美图上线了面向影像领域的 AI Agent RoboNeo，并靠“emoji 小人”的社媒风潮获取了第一批用户，上线一个月左右的时间，已拿下 100W 左右的 MAU。美图又以极快的速度，推火了一款新产品。在 AI 时代，聚焦影像的美图，有点乘风起的意味，如其昨天发布的半年报。
英伟达发布全新架构9B模型，以Mamba-Transformer混合架构实现推理吞吐量最高提升6倍，对标Qwen3-8B并在数学、代码、推理与长上下文任务中表现持平或更优。
一个小解码器让所有模型当上领域专家！华人团队新研究正在引起热议。 他们提出了一种比目前业界主流采用的DAPT（领域自适应预训练）和RAG（检索增强生成）更方便、且成本更低的方法。
过去几年，AI 的巨大突破赋予了机器语言的力量。而下一个前沿，是给予它们关于世界的记忆。当大模型只能分析短暂的视频内容时，一个根本性的鸿沟依然存在：AI 能够处理信息，却无法真正地“记住” 信息。如今的瓶颈已不再是“看见”，而是如何保留、索引并回忆构成我们现实世界的视觉数据流。
人头攒动的2025WRC（世界机器人大会）上，不乏各种酷炫的Demo展示，可在一众敲锣打鼓的机器人表演中，具身智能公司星海图展位上，机器人却在安静地执行铺床任务。
北京大学提出了ReMoMask：一种全新的基于检索增强生成的Text-to-Motion框架。它是一个集成三项关键创新的统一框架：（1）基于动量的双向文本-动作模型，通过动量队列将负样本的尺度与批次大小解耦，显著提高了跨模态检索精度；（2）语义时空注意力机制，在部件级融合过程中强制执行生物力学约束，消除异步伪影；（3）RAG-无分类器引导结合轻微的无条件生成以增强泛化能力。