导读： 一张照片，4 步采样，直接出视频。AI 生成早已不稀奇，真正不一样的是：几乎不用等，就能用AI生成仍有电影感光影与时序稳定的视频。你可能已经感受过：视频生成的最大敌人从来不是不会写提示词，而是等待。明明只是想改一句 prompt、换一个镜头运动、调一下时长，却要重新排队跑 30～50 步，几分钟起步，创作节奏被硬生生打断。Wan2.2 作为画质底座 + LightX2V 作为加速引擎 +

论文名称：Bridging the Copyright Gap: Do Large Vision-Language Models Recognize and Respect Copyrighted Content? 论文作者：Naen Xu, Jinghuai Zhang, Changjiang Li, Hengyu An, Chunyi Zhou, Jun Wang, Boyu Xu, Yuyu

论文名称：Why Do Open-Source LLMs Struggle with Data Analysis? A Systematic Empirical Study 作者团队-中文：浙江大学、蚂蚁集团 发表时间：2025年11月13日 发表会议：AAAI 2026Github地址：https://github.com/zjunlp/DataMind Lab4AI链接：https://www

论文名称：LongVie 2: Multimodal Controllable Ultra-Long Video World Model 论文作者：Jianxiong Gao, Zhaoxi Chen, Xian Liu, Junhao Zhuang, Chengming Xu, Jianfeng Feng, Yu Qiao, Yanwei Fu, Chenyang Si, Ziwei Liu G

谁还在被AI“画大饼”？写邮件要自己点发送，列待办要自己去执行，看似智能实则只是 “嘴炮工具”，根本落不了地。但 2026 年初这款现象级 AI 产品的出现，彻底改变了这一现状 —— 它就是被网友亲切称为「那只龙虾」🦞的 OpenClaw，一款真正能 “动手办事” 的开源 AI 智能体框架。从Clawdbot到Moltbot，再到如今的OpenClaw，这款开源AI智能体框架在短短一个月内，Gi

论文名称：Watching, Reasoning, and Searching: A Video Deep Research Benchmark on Open Web for Agentic Video Reasoning 作者团队：兰州大学、香港科技大学 Github地址：https://github.com/QuantaAlpha/VideoDR-Benchmark 论文链接：https:/

论文名称：DataFlow: An LLM-Driven Framework for Unified Data Preparation and Workflow Automation in the Era of Data-Centric AI 论文作者：Hao Liang, Xiaochen Ma, Zhou Liu, Zhen Hao Wong, Zhengyang Zhao, Zimo Men

论文名称：GDPO: Group reward-Decoupled Normalization Policy Optimization for Multi-reward RL Optimization 论文作者：Shih-Yang Liu, Xin Dong, Ximing Lu, Shizhe Diao, Peter Belcak, Mingjie Liu, Min-Hung Chen, Hon

导读： 想象一下，只需要一段普通手机拍摄的单目视频，AI 就能瞬间为你构建出一个可交互、可编辑、可全视角观看的 4D 世界。近日，来自中科院自动化所（CASIA）与 CreateAI 的研究团队联合发布了最新的​通用 4D 世界模型​——​NeoVerse​。该模型彻底打破了以往 4D 建模对专业多视角数据或复杂位姿预处理的依赖，​通过学习互联网上 100 万条“野外”单目视频​，实现了从视频重建

腊月街头年味渐浓，贴春联的习俗让家家户户的门楣都染上了喜庆的红，平仄对仗间藏着千年的文字美学。如今大语言模型早已能写文、答惑、创作，可面对对联这种讲究格律、对仗、意境的传统文体，通用大模型却屡屡 “水土不服”—— 要么平仄失调、词性错位，要么语义通顺却失了对联的工整韵味，甚至混入网络用语，消解了传统对联的文化质感。问题的核心，在于模型缺少足量优质的对联专业样本，没能真正吃透中文对仗的规则。而微调（

近日，知名AI研究者田渊栋在社交平台上分享了一次有趣的尝试：他使用 nano banana 与 NotebookLM 将一篇学术论文转化为可视化漫画，并直言“这比我自己做的海报好多了”。这条动态一经发布便引发广泛关注，评论区纷纷留言索要提示词。现有的生漫画工具往往存在使用门槛：有些需要申请并配置API Key，操作繁琐；还有一些开源项目则要求用户下载代码、安装复杂的依赖环境，对非技术背景的用户极不

近期，Lab4AI大模型实验室与 GitLink 开源创新服务平台联合推出的寻找百万「论文头号玩家」— 论文复现活动正在火热进行中，后台收到了许多小伙伴们私聊咨询活动参与细节及科研复现相关问题！为了帮助大家集中扫清障碍、高效推进论文复现，我们特意把活动参与过程中遇到的问题整理出来。这份论文复现解答指南涵盖 12 个关键场景，建议大家收藏备用，让论文复现之路更顺畅～还没了解活动的小伙伴可以点击下方链

每一部电影都是一个由镜头编织的梦境，但今天的AI却困在“单帧梦境”里。尽管视频生成模型已能合成逼真的短片段，它们却难以讲述一个连贯的故事：当镜头切换，角色样貌会变幻不定，背景会突兀跳跃，叙事也会随之断裂。这背后是两个根本的脱节：镜头之间缺乏记忆，导致角色与场景身份丢失；镜头内部缺乏流畅，使得运动生硬不连贯。现有方法或将多镜头压缩为单一序列，但这种方式牺牲了时长灵活性；或依赖复杂多模型管线的方法，这

在大模型领域，我们经常面临一个尴尬：很多号称全能的模型，内核依然是英文思维，中文输出总带着一股挥之不去的“翻译味儿”。难道参数量只有 2B 的小模型，注定只能在中文语境下做配角吗？答案是否定的。本次，我们把目光投向了以中文为核心的 Chinese Tiny LLM (CT-LLM)-2B。通过自主整理的高质量中英文语料，结合目前业内极其高效的微调利器 —— LLaMA-Factory，进行了一场深

复现，是你迈入“真科研”的第一步。你是不是常常看见学术圈或技术论坛中大家提到“论文复现”这个词，却不太明白它的含义？别急！这篇超详细的实操指南，从“是什么” 到 “怎么做”，再到 “避坑技巧”，手把手带小白走完第一次论文复现，赶紧收藏起来慢慢看～复现≠复制粘贴！它是用原作者公开的技术细节、实验步骤、代码仓库和数据集，自己动手重新实现，验证论文结果是否可重复的过程。简单说，就是跟着论文的“说明书”，

该篇论文被 AAAI 2026 录用。论文标题：YOLO-IOD: Towards Real Time Incremental Object DetectionGitHub项目大模型实验室论文阅读增量目标检测（IOD）是一个让目标检测模型能够像人类一样持续学习、积累知识的任务。它的核心目标是在不断吸收新类别信息的同时，有效克服对旧类别的“灾难性遗忘”。传统方法（如Faster R-CNN）可以逐步

在智能家居逐渐普及的今天，自然语言交互已成为许多家庭的控制入口。你是否也曾遇到这样的场景：对着智能家居发出指令，它却理解错了你的意思，或是理解的不到位？这背后其实是通用大模型在垂直场景中面临的普遍困境，尽管它们具备强大的泛化能力，但在真实家居环境中，常常出现精度不足、响应延迟高、资源消耗大等问题。尤其在边缘设备上运行，这些矛盾更加凸显。因此，为了满足轻量级模型契合智能家居场景的基础需求，我们基于大

“讲《赤壁赋》时，我拿着图片反复讲解，学生们却还是眼神涣散；想和同好聊聊苏东坡的豁达人生，翻遍典籍也找不到‘实时回应’的共鸣。”你是否也有过这样的遗憾？之前我们通过LLaMA Factory微调实战，打造了能以苏东坡口吻对话的角色。这次基于Linly-Talker开源项目，我们打造了多模态苏东坡数字人，实现了“视频通话”。只需打开网页，就能与这位宋代文豪畅谈诗词、共话生活、探讨哲理。 除了以上两个

作为大模型微调领域的热门工具，LLaMA-Factory 凭借高效适配性成为开发者首选，但显存溢出、数据格式不兼容、训练进程异常等问题，往往成为项目推进的 “拦路虎”。为解决实战中的核心痛点，我们联合 LLaMA-Factory 作者郑耀威博士，基于《从零开始玩转 LLaMA-Factory》课程的真实学员反馈，持续整理官方认证解决方案。从多卡通信配置、到模型推理速度优化、数据集格式转换，本期答疑

你是否曾在阅读论文时，被复杂的公式与术语困扰？是否因为缺乏算力或合适的平台，而难以动手复现论文中的算法？又或者，在面对传统高门槛的复现活动时，无从入手？Lab4AI大模型实验室与GitLink开源创新服务平台携手推出寻找百万「论文头号玩家」计划，旨在通过“AI算力支持+开源生态共建”，为科研学习者提供从理解到实践的全流程支持，让论文复现不再困难。为自己的研究打下代码基础,避免从零摸索提前培养科研实