AI自动写学术综述：10分钟生成6万字，成本不到四块钱
AI自动写学术综述：10分钟生成6万字，成本不到四块钱学术综述论文在科学研究中发挥着至关重要的作用，特别是在研究文献快速增长的时代。传统的人工驱动综述写作需要研究者审阅大量文章，既耗时又难以跟上最新进展。而现有的自动化综述生成方法面临诸多挑战：
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5416 点击 2025-06-13 10:35
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学术综述论文在科学研究中发挥着至关重要的作用，特别是在研究文献快速增长的时代。传统的人工驱动综述写作需要研究者审阅大量文章，既耗时又难以跟上最新进展。而现有的自动化综述生成方法面临诸多挑战：
近日，抖音内容技术团队开源了 ContentV，一种面向视频生成任务的高效训练方案。该方案在多项技术优化的基础上，使用 256 块 NPU，在约 4 周内完成了一个 8B 参数模型的训练。尽管资源有限，ContentV 在多个评估维度上取得了与现有主流方案相近的生成效果。
大数据和大模型已成为具身智能领域业界和学术界的焦点，人们也在期待人形机器人真正步入大数据、大模型时代。然而，行业一直缺乏稳定的人形机器人全身遥操作与数据采集方案。
想象一下，你是一位游戏设计师，正在为一个奇幻 RPG 游戏搭建场景。你需要创建一个 "精灵族树屋村落"—— 参天古木和树屋、发光的蘑菇路灯、半透明的纱幔帐篷... 传统工作流程中，这可能需要数周时间：先手工建模每个 3D 资产，再逐个调整位置和材质，最后反复测试光照效果…… 总之就是一个字，难。
作者介绍： 本文作者来自通义实验室 RAG 团队，致力于面向下一代 RAG 技术进行基础研究。该团队 WebWalker 工作近期也被 ACL 2025 main conference 录用。
在A100上用310M模型，实现每秒超30帧自回归视频生成，同时画面还保持高质量！
端到端多模态GUI智能体有了“自我反思”能力！南洋理工大学MMLab团队提出框架GUI-Reflection。
还记得DeepSeek-R1发布时AI圈的那波狂欢吗？"提示工程已死"、"再也不用费心写复杂提示了"、"推理模型已经聪明到不再需要学习提示词了"......这些观点在社交媒体上刷屏，连不少技术大佬都在转发。再到最近，“提示词写死了”......现实总是来得这么快——乔治梅森大学的研究者们用一个严谨得让人无法反驳的实验，狠狠打了所有人的脸！
我们人类生活在一个充满视觉和音频信息的世界中，近年来已经有很多工作利用这两个模态的信息来增强模型对视听场景的理解能力，衍生出了多种不同类型的任务，它们分别要求模型具备不同层面的能力。
知识图谱（KGs）已经可以很好地将海量的复杂信息整理成结构化的、机器可读的知识，但目前的构建方法仍需要由领域专家预先创建模式，这限制了KGs的可扩展性、适应性和领域覆盖范围。