MiniMax 在 7 月 10 日面向全球举办了 M1 技术研讨会，邀请了来自香港科技大学、滑铁卢大学、Anthropic、Hugging Face、SGLang、vLLM、RL领域的研究者及业界嘉宾，就模型架构创新、RL训练、长上下文应用等领域进行了深入的探讨。
随着基础大模型在通用能力上的边际效益逐渐递减、大模型技术红利向产业端渗透，AI的技术范式也开始从原来的注重“预训练”向注重“后训练”转移。后训练（Post-training），正从过去锦上添花的“调优”环节，演变为决定模型最终价值的“主战场”。
尽管多模态大模型在数学、科学等结构化任务中取得了长足进步，但在需要灵活解读视觉信息的通用场景下，其性能提升瓶颈依然显著。
程序员最有价值的技能已经不再是编写代码了，而是精确地向 AI 传达意图。一份完善的规范才是包含完整意图的真正「源代码」。
只需一段视频，就可以直接生成可用的4D网格动画？！来自KAUST的研究团队提出全新方法V2M4，能够实现从单目视频直接生成高质量、显式的4D网格动画资源。
PhysRig是UIUC与Stability AI联合提出的首个面向角色动画的可微物理绑定框架。通过将刚性骨架嵌入弹性软体体积，并使用Material Point Method（MPM）进行可微分物理模拟，PhysRig能够自然还原皮肤、脂肪、尾巴等柔性结构的变形过程，显著提升角色动画的真实感，解决传统LBS无法克服的体积丢失与变形伪影问题。
你是否也曾担心过，随手发给 AI 助手的一份代码或报告，会让你成为下一个泄密新闻的主角？又或是你在网上发布的一张画作，会被各种绘画 AI 批量模仿并用于商业盈利？
我们提出了 PresentAgent，一个能够将长篇文档转化为带解说的演示视频、多模态智能体。现有方法大多局限于生成静态幻灯片或文本摘要，而我们的方案突破了这些限制，能够生成高度同步的视觉内容和语音解说，逼真模拟人类风格的演示。
在没有标准答案的开放式对话中，RL该怎么做？多轮对话是大模型最典型的开放任务：高频、多轮、强情境依赖，且“好回复”因人而异。
Manus 团队刚分享了他们构建 Agent 的 Context 工程经验。刚好我在自己读的过程中，对全文进行了精校翻译，并高亮要点与排版。来自一线的分享，总共 6 条经验，共 5K 字。
