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#流量扶持计划 🎬 论文推荐:前沿多模态生成模型与认知架构分析综述 这些研究来源主要探讨了多模态大模型、视觉生成与智能体领域的最新技术进展及其伦理挑战。Infinite-World 与 PixelGen 等项目通过改进存储架构和损失函数,分别实现了超长视频生成的连贯性与高质量像素空间的直接合成。与此同时,针对模型能力的评估成为了研究重点,例如 MentisOculi 和 VISTA-Bench 揭示了当前模型在视觉空间推理及理解图像文本方面的局限性。另一部分文献则关注人工智能的偏差,通过对中西方主流模型的系统审计,揭示了情感指令如何诱发生成人脸在年龄、性别及种族上的统计学偏见。此外,诸如 Vibe AIGC 和 SE-Bench 等研究探讨了如何通过协作架构和知识内化,提升智能体在复杂任务中的执行力与自我进化能力。总体而言,这些材料勾勒出了一幅从算法性能突破到评估体系完善,再到社会影响反思的现代人工智能研究全景图: 1️⃣ PixelGen: 像素扩散击败潜在扩散 链接: https://arxiv.org/abs/2602.02493 推荐理由: * 💡 话题性强: 挑战主流技术路线(Stable Diffusion 等都用潜在扩散) * 🎨 视觉效果好: 可以直接对比图像生成质量 2️⃣ MentisOculi: 用心理想象揭示推理的局限性 链接: https://arxiv.org/abs/2602.02465 推荐理由: * 🧠 趣味性高: 测试 AI 能否像人类一样"脑补画面" * 🎭 互动性强: 可以设计有趣的测试题让观众参与 3️⃣ Thinking with Comics: 用漫画增强多模态推理 链接: https://arxiv.org/abs/2602.02453 4️⃣ Infinite-World: 1000 帧交互世界模型 链接: https://arxiv.org/abs/2602.02393 5️⃣ Happy Young Women, Grumpy Old Men? AI 生成人脸中的情绪偏见 链接: https://arxiv.org/abs/2602.00032 #人工智能 #人工智能知识分享 #AI #流量扶持
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