视频生成模型总是「记性不好」？生成几秒钟后物体就变形、背景就穿帮？北大、中大等机构联合发布EgoLCD，借鉴人类「长短时记忆」机制，首创稀疏KV缓存+LoRA动态适应架构，彻底解决长视频「内容漂移」难题，在EgoVid-5M基准上刷新SOTA！让AI像人一样拥有连贯的第一人称视角记忆。
我们不会和 Meta 竞价，即便待遇远低于对方，核心人才仍愿意留在 OpenAI，只因大家坚信这里的发展潜力和 AGI 愿景。
在代码大模型（Code LLMs）的预训练中，行业内长期存在一种惯性思维，即把所有编程语言的代码都视为同质化的文本数据，主要关注数据总量的堆叠。然而，现代软件开发本质上是多语言混合的，不同语言的语法特性、语料规模和应用场景差异巨大。
多模态大语言模型（MLLMs）已成为AI视觉理解的核心引擎，但其在真实世界视觉退化（模糊、噪声、遮挡等）下的性能崩溃，始终是制约产业落地的致命瓶颈。
你是否曾被AI视频生成的不连贯性所困扰？
还记得几个月前那个能随着音乐节拍自然舞动的 KlingAvatar 数字人吗？现在，它迎来了史诗级进化！
今天聊一聊怎么在RAG、agent场景中实现语义高亮（Semantic Highlight）。
目前，传统广电行业正面临一场深刻的生存危机。外部竞争压力持续加剧，不断挤压行业原有的发展空间：家庭智能语音设备渗透率已经突破 68%，短视频平台日均占用用户时长已经高达 2.8 小时，用户注意力的结构性转移趋势已然形成。
在迈向通用人工智能的道路上，我们一直在思考一个问题：现有的 Image Editing Agent，真的「懂」修图吗？
回顾 2025 年，如果问普通人对 AI 行业最深刻的印象是什么？答案依然是激烈的“参数战争”：有 DeepSeek、Gemini 3 等大模型的集体爆发，也有文生图、文生视频能力的持续惊艳。
