Kserve文档大模型周报2025-05-03
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大家好，今天是2025年05月03日。以下是这篇周报内容的摘要：
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本周AI领域的重要进展包括：
- 人形机器人运动突破：北京人形机器人创新中心的天工 Ultra 完成半程马拉松，用时2小时40分42秒。
- 医疗AI：浙大团队发布智能眼科诊断方案Eyecare Kit，包含数据集、评估基准和视觉理解模型。
- 视频生成：生数科技推出Vidu Q1视频大模型，支持1080P分辨率的多类型视频生成，性能超越多个国际知名模型。
- AI安全研究：港理工开发CheatAgent框架，揭示大模型推荐系统的安全漏洞。
- 智能工具创新：
- LiveCC：新型体育视频实时解说模型
- Fellou：支持跨网页深度搜索的智能体浏览器
- AI Slides：智能PPT生成工具
- BitNet：微软推出高效1-bit大模型
- PlaneGlow：个性化学习计划生成系统
- ProGen 3：新一代蛋白质设计模型
以下是详细信息：
- 在上周六的人形机器人半程马拉松比赛中，北京人形机器人创新中心研发的天工 Ultra 以 2 小时 40 分 42 秒完赛，虽远落后于人类冠军的 1 小时 11 分 07 秒。本次比赛全程 21 公里，约 20 台双足人形机器人与逾万名人类选手参赛。赛事设置机器人与人类分道隔离。尽管有些机器人刚起跑就退赛，且机器人不一定非要用双足人形设计来跑马拉松，但这种看似无用的尝试可能蕴含着未来的价值。
- 浙江大学研究团队面向智能眼科诊断（intelligent ophthalmic diagnosis）推出 Eyecare Kit 解决方案。针对该领域缺乏高质量数据系统化基准和精细化模型的问题，团队构建了眼科视觉指令数据集 Eyecare-100K，设计了评估 LVLMs 诊断能力的基准 Eyecare-bench，并开发了支持细粒度眼科视觉理解的 Eyecare-GPT，在多项眼科任务中均表现优异。
- 生数科技上线视频大模型 Vidu Q1，该模型在理解提示词语义和镜头逻辑方面有重大突破。模型支持 1080P 分辨率，可生成动漫、短剧、电商和品牌广告等视频内容，实现即时生成和商用。根据 vbench 1.0 和 vbench 2.0 的测试结果，Vidu Q1 的性能超越了 Runway、Sora 和快手 Kling 等国内外顶尖模型。
- 大语言模型正在赋能推荐系统，但相关安全问题研究仍显不足。为此，香港理工大学研究团队推出攻击框架 CheatAgent，通过分析和迭代完善，让基于大模型的智能体对推荐系统进行攻击。广泛实验证实了该攻击方法的有效性，揭示了大模型推荐系统在对抗攻击面前的脆弱性。
- 新加坡国立大学与字节跳动的研究团队推出体育视频实时解说模型 LiveCC（CC for closed caption），能模仿人类解说员进行体育比赛解说。测试表明，LiveCC-7b-Instruct 模型在实时解说质量上超越了拥有 720 亿参数的领先模型 LLaVA-Video-72B。
- 中国团队推出智能体浏览器 Fellou（agent's browser），它能自动分解用户目标任务，支持跨网页深度搜索和操作，包括安全访问需要登录的平台。这意味着它可以登录账号访问私有数据，例如登录微博账号以更好地完成端到端任务。此外，Fellou 还配备影子空间（shadow workspace），让智能体在虚拟环境中执行任务时不会影响用户正常浏览。用户评测显示，Fellou 在可读性、表述清晰度、准确度以及思考的深度和广度方面表现出色，任务执行速度也明显优于 menus 和 opening ID research。
- GenSpark 推出 AI Slides 智能幻灯片工具，可基于上传的 Word、Excel、PDF 等格式文件，或按主题要求自行搜索研究来生成专业级 PPT。工具支持后期优化，包括按提示词整合图表、插入音视频、手动修改内容等，还能生成不同风格的趣味 PPT。Microsoft Research 推出原生 1-bit 大模型 BitNet-b1.58 2B4T（20 亿参数，基于 4 万亿 token 训练），将模型权重量化为三元值，每个权重信息量为 1.58 位。与传统的 32 位和 16 位浮点数计算相比，这种量化方法大幅降低了计算复杂度和能耗。该模型在语言理解、数学推理、编码和绘画等多个领域的评估中表现出色，与同规模的全精度大模型相当。BitNet 旨在实现在普通 CPU 上运行数十亿至数百亿参数级大模型。
- 德州农工大学研究团队推出面向个性化学习的 PlaneGlow 系统，通过以用户为中心的交互方式，生成个性化且解释清晰的学习计划。评估显示，相比 Khanmigo 等基准系统，PlaneGlow 在可用性、可控性和可解释性方面更胜一筹，其生成的学习计划也获得教育专家认可。AI 驱动的蛋白质设计公司 ProFluent 发布新一代技术模型 ProGen 3，可设计全新蛋白质或优化现有蛋白结构，满足药物研发和基因编辑等生物工程需求。模型基于 34 亿个蛋白质序列训练，最大版本达 460 亿参数。湿实验室（wetlab）评估发现，模型规模越大，越能为更多样的蛋白质家族生成具有功能活性的蛋白质，对实验数据的响应能力也更强。这表明模型具备更强的自我调整能力，在蛋白质适应性预测和序列生成方面表现更优。
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