研究团队不依赖人工设计规则来识别异步生成机会，而通过策略学习让模型自主发现并标注这些机会，系统地优化质量与速度的平衡。这种方法使 LLM 根据内容特点自适应地确定最佳异步生成策略，为生成效率优化开创学习驱动的全新路径。

5 月 21 日，美图公司一纸公告掀起行业波澜 —— 阿里巴巴以 2.5 亿美元可转债形式战略投资美图，这场资本联姻不仅是财务层面的合作，更预示着 "AI + 电商" 领域将爆发剧烈的化学反应。

当你和大模型一起玩超级玛丽时，复杂环境下你会根据画面在脑海里自动规划步骤，但LLMs还需要先转成文字攻略一格格按照指令移动，效率又低、信息也可能会丢失，那难道就没有一个可以跳过“语言中介”的方法吗？

最近的一项研究发现这其中还藏着更深的秘密，这项研究登上《柳叶刀数字健康》：Mass General Brigham团队用AI训练出一个模型FaceAge，从人脸照片里预测癌症患者的真实「生物年龄」以提供建议辅助治疗。

“由于AI能够模仿人类，我们将看到比以往更逼真、更危险的钓鱼邮件。如果你将其与能够创建深度伪造音频和视频的多模态AI模型相结合，我们可能需要对与他人的每一次虚拟互动都进行两步验证。”SecurityPal的CEO Pukar Hamal指出。

在推出新模型的同时，Veo 2也增添了多项新功能，包括参考驱动视频生成、相机控制、画面扩展以及对象添加和移除功能。这些功能已在Flow中提供，未来几周内将在Vertex AI API中推出，并在未来几个月内集成到更多产品中。

Hassabis 认为，对物理环境的理解也将对机器人技术至关重要。人工智能系统将需要世界模型，以便在现实世界中有效地运作。因此，谷歌还基于 Gemini 进行了微调了一个专门的模型，让它教机器人做有用的事情，比如抓取、遵循指令，并在飞行中调整到新任务 ...

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试穿实验已经正式启动。当你在谷歌上选购衬衫、裤子、裙子和连衣裙时，只需点击产品详情上的试穿图标即可。之后，你可以上传自己的全身照 —— 片刻之后，就能看到衣服穿在身上的效果。

论文题为“Artificial Intelligence, Scientific Discovery, and Product Innovation”，作者只有Aidan Toner-Rodgers一个人，论文发布时是MIT经济系博士生。

OpenAI与Anthropic高层最新发声：AI写代码已成现实，初级程序员或将被取代。从自动生成代码到自我进化AI，技术革命正在重构整个编程世界。程序员该何去何从？被淘汰还是转型？ 今年早些时候，Anthropic的创始人、CEO Dario ...

此外，为了让开发者更轻松地利用A2A协议，谷歌发布了官方的A2A Python SDK。这个专用的SDK提供了使用A2A进行交互和构建所需的工具，简化了将这些强大的通信功能集成到基于Python的智能体中的过程。