《C++ 与 JavaScript 携手：前端人工智能的创新融合之道》
在数字化时代，人工智能技术正迅速渗透至前端开发，C++与JavaScript的融合为前端智能化开辟新路径。C++的高效计算与JavaScript的灵活交互相结合，通过WebAssembly等技术，实现了复杂任务处理与用户界面的无缝对接，为智能图像识别、语音助手等应用提供了强大支持。面对开发复杂性和兼容性挑战，两者的深度融合仍需持续探索与优化。
AnchorCrafter：中科院联合腾讯推出的AI虚拟主播带货视频制作技术
AnchorCrafter是由中科院和腾讯联合推出的一项AI虚拟主播带货视频制作技术。该技术基于扩散模型，能够自动生成高保真度的主播风格产品推广视频，通过整合人-物交互（HOI）技术，实现对物体外观和运动控制的高度还原。AnchorCrafter在物体外观保持、交互感知以及视频质量方面优于现有方法，为在线广告和消费者参与提供了新的可能性。
MVGenMaster：复旦联合阿里等实验室推出的多视图扩散模型
MVGenMaster是由复旦大学、阿里巴巴达摩院和湖潘实验室联合推出的多视图扩散模型，专注于新视角合成（NVS）任务。该模型通过整合3D先验信息，显著提升了NVS的泛化和3D一致性，并能从单一图像生成多达100个新视图。此外，研究团队还推出了包含160万场景的大型多视图图像数据集MvD-1M，以支持模型的训练和优化。
Delta-CoMe：清华联合OpenBMB等高校开源的新型增量压缩算法
Delta-CoMe是由清华大学NLP实验室联合OpenBMB开源社区、北京大学和上海财经大学提出的新型增量压缩算法。该算法通过结合低秩分解和低比特量化技术，显著减少了大型语言模型的存储和内存需求，同时保持了模型性能几乎无损。Delta-CoMe特别适用于处理数学、代码和多模态等复杂任务，并在推理速度上有所提升。
FlagEvalMM：智源开源的多模态模型评测框架
FlagEvalMM 是由北京智源人工智能研究院开源的多模态模型评测框架，旨在全面评估处理文本、图像、视频等多种模态的模型。该框架支持多种任务和指标，采用评测与模型推理解耦的设计，提升评测效率，便于快速适配新任务和模型。
GLM-Edge：智谱开源的端侧大语言和多模态系列模型
GLM-Edge是智谱开源的一系列端侧部署优化的大语言对话模型和多模态理解模型，旨在实现模型性能、实机推理效果和落地便利性之间的最佳平衡。该系列模型支持在手机、车机和PC等端侧设备上高效运行，适用于智能助手、聊天机器人、图像标注等多种应用场景。