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刚刚，由SciMaster团队推出的AI机器学习专家ML-Master 2.0，基于国产开源大模型DeepSeek，在OpenAI权威基准测试MLE-bench中一举击败Google、Meta、微软等国际顶流，刷新全球SOTA，再次登顶！目前该功能已在SciMaster线上平台开放waiting list，欢迎申请体验。
12 月 19 日，Cursor 宣布将收购代码评审初创公司 Graphite。Graphite 聚焦于代码完成之后的流程，帮助团队评审变更、判断代码是否已具备上线条件。Graphite 联合创始人 Tomas Reimers 与 Cursor CEO Michael Truell 的共识是：“AI 的引入意味着会有更多代码被写出来，也就必然意味着，需要被评审的代码只会更多。”
现有的视频编辑模型往往面临「鱼与熊掌不可兼得」的困境：专家模型精度高但依赖 Mask，通用模型虽免 Mask 但定位不准。来自悉尼科技大学和浙江大学的研究团队提出了一种全新的视频编辑框架 VideoCoF，受 LLM「思维链」启发，通过「看 - 推理 - 编辑」的流程，仅需 50k 训练数据，就在多项任务上取得了 SOTA 效果，并完美支持长视频外推！
刚刚，AI又破解了一个数学难题！Erdos#1026问题已经被攻克，且给出了正式证明。而在此之前，这个问题已经困扰了数学界50年。陶哲轩在Mastodon上宣布了这一消息，还在一篇博客中详细讲述了这个故事。
一直以来，传统 MAS 依赖自然语言沟通，各个 LLM 之间用文本交流思路。这种方法虽然可解释，但冗长、低效、信息易丢失。LatentMAS 则让智能体直接交换内部的隐藏层表示与 KV-cache 工作记忆，做到了：
上个月 OpenAI 在发布 Sora 2 的同时将其作为独立应用发布，产品一经上线便登顶苹果应用商店榜首的现象级产品。本篇内容是对 Sora 2 的三位核心负责人的访谈：研发负责人 Bill Peebles、产品负责人 Rohan Sahai 以及工程与产品负责人 Thomas Dimson，Dimson 还参与过 Instagram 产品的搭建。
无需额外训练即可适配预训练生成模型的编辑方法，凭借灵活、高效的特性，已成为视觉生成领域的研究热点。这类方法通过操控 Attention 机制（如 Prompt-to-Prompt、MasaCtrl）实现文本引导编辑，但当前技术存在两大核心痛点，严重限制其在复杂场景的应用
在多模态生成领域，由视频生成音频（Video-to-Audio，V2A）的任务要求模型理解视频语义，还要在时间维度上精准对齐声音与动态。早期的 V2A 方法采用自回归（Auto-Regressive）的方式将视频特征作为前缀来逐个生成音频 token，或者以掩码预测（Mask-Prediction）的方式并行地预测音频 token，逐步生成完整音频。
作为视频创作者，你是否曾梦想复刻《盗梦空间》里颠覆物理的旋转镜头，或是重现《泰坦尼克号》船头经典的追踪运镜？
“很多模型在模拟器里完美运行，但一到现实就彻底失灵。” 在最新一次线上对谈中，Dexmal联合创始人唐文斌与Hugging Face联合创始人Thomas Wolf指出了当前机器人研究的最大痛点。