移动GUI智能体迈向实用化!全新验证器架构V-Droid,刷新成功率纪录
移动GUI智能体迈向实用化!全新验证器架构V-Droid,刷新成功率纪录移动GUI自动化智能体V-Droid采用「验证器驱动」架构,通过离散化动作空间并利用LLM评估候选动作,实现了高效决策。在AndroidWorld等多个基准测试中任务成功率分别达到59.5%、38.3%和49%,决策延迟仅0.7秒,接近实时响应。
移动GUI自动化智能体V-Droid采用「验证器驱动」架构,通过离散化动作空间并利用LLM评估候选动作,实现了高效决策。在AndroidWorld等多个基准测试中任务成功率分别达到59.5%、38.3%和49%,决策延迟仅0.7秒,接近实时响应。
近日,阿里通义实验室推出了全新数字人视频生成大模型 OmniTalker,只需上传一段参考视频,不仅能学会视频中人物的表情和声音,还能模仿说话风格。相比传统的数字人生产流程,该方法能够有效降低制作成本,提高生成内容的真实感和互动体验,满足更广泛的应用需求。目前该项目已在魔搭社区、HuggingFace 开放体验入口,并提供了十多个模板,所有人可以直接免费使用。
组合优化问题(COPs)在科学和工业领域无处不在,从物流调度到芯片设计,从社交网络分析到人工智能算法,其高效求解一直是研究热点。
近年来,大语言模型(LLMs)的对齐研究成为人工智能领域的核心挑战之一,而偏好数据集的质量直接决定了对齐的效果。无论是通过人类反馈的强化学习(RLHF),还是基于「RL-Free」的各类直接偏好优化方法(例如 DPO),都离不开高质量偏好数据集的构建。
今天凌晨,OpenAI 的新系列模型 GPT-4.1 如约而至。
智谱将开源 32B/9B 系列 GLM 模型,涵盖基座、推理、沉思模型,均遵循 MIT 许可协议。该系列模型现已通过全新平台 Z.ai 免费开放体验,并已同步上线智谱 MaaS 平台。
就在刚刚,智谱一口气上线并开源了三大类最新的GLM模型:沉思模型GLM-Z1-Rumination 推理模型GLM-Z1-Air 基座模型GLM-4-Air-0414
虽然扩散模型在视频生成领域展现出了卓越的性能,但是视频扩散模型通常需要大量的推理步骤对高斯噪声进行去噪才能生成一个视频。这个过程既耗时又耗计算资源。例如,HunyuanVideo [1] 需要 3234 秒才能在单张 A100 上生成 5 秒、720×1280、24fps 的视频。
单张图直接就能生成可编辑的CAD工程文件!
开发Agent的工程师们都曾面临同一个棘手问题:当任务步骤增多,你的Agent就像患上"数字健忘症",忘记之前做过什么,无法处理用户的修改请求,甚至在多轮对话中迷失自我。不仅用户体验受损,token开销也居高不下。TME树状记忆引擎通过结构化状态管理方案,彻底解决了这一痛点,让你的Agent像拥有完美记忆力的助手,在复杂任务中游刃有余,同时将token消耗降低26%。