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当模型学会持续迭代改进算法，便推开了通往智能自主进化的大门。近日，由来自智源研究院、中国科技大学、中国人民大学等多个机构的研究人员组成的 AREX 研究小组发布 AREX-2 模型。
《读佳》独家获知，Soul将推出专为交互场景打造、超具活人感的语音合成产品“Loxinity（洛希无限）”，和市面上面向配音、短视频的TTS不同，这套模型从底层瞄准实时交互场景，主打强活人感。它支持单人配音、多人对话两种模式，配套音色克隆、音色设计等工具，还开放API接入。Loxinity下辖语音合成模型Loxi Speech和视频生成模型Loxi Avatar。
第一视角视频越来越多，研究人员怎样把这些记录变成能够改善机器人能力的训练信息？
困扰数学界30余年的世界级难题——三维Ghys猜想迎来了破解！
具身智能不缺钱，也不缺演示，真正稀缺的是一条能复现的 Scaling 曲线。去年 11月，北美的 Generalist 发布 GEN-0，称首次在机器人身上观察到了这条曲线：预训练数据和算力越多，模型在下游任务上的表现就越稳定、可预测地提升。支撑这条曲线的，是超过 27 万小时的真实世界操作数据，和每周新增上万小时的采集速度。对绝大多数公司来说，曲线已经有人跑出来了，燃料却还没有。
把模型部署到昇腾 NPU 上，计算逻辑确定之后，还有一道难题：怎样让底层实现充分利用硬件？同一个注意力计算，分块、搬运、并行和同步方式不同，运行时间就可能明显不同。
本周「十字路口」的嘉宾是李磊，小米 MiMo 大模型后训练研究员、香港大学在读博士。一边参与大模型训练，一边读 PhD，他和许多同学一样，面对着 AI 带来的巨大机会，也置身于飞速变化的节奏中：既兴奋，也焦虑。
基于预训练的 Cosmos-Predict2.5-2B，SkeLAM 使用总计约 10 小时的机器人交互数据进行训练。在人手到机器人的迁移实验中，输入换成人类演示，生成视频中的机械臂仍然呈现出与演示对应的运动方向。迁移时模型参数全部冻结，没有针对这些演示额外微调。
大家好，我是鲁工。 上周凌晨发的那篇Gemini 4 Argon正式发布，Antigravity中已经可用。快讯时，我在文末提到那篇稿子本身就是用Gemini 4 Argon写的，很多读者留言说完全看不出来AI味。
清华大学、英伟达等机构联合推出全球首个流式交互视频生成评测榜单StreamEval，以300个用例评测38个模型，揭示当前模型在连续指令执行和状态一致性方面仍存明显短板。