李飞飞团队发布 OpenWAM：世界动作模型开源框架让动作翻译器可迁移
斯坦福大学李飞飞、吴佳俊、Ehsan Adeli 等人发布论文，提出开放的世界动作建模框架 OpenWAM，相关代码、评测与预训练视频模型权重已开源。框架从阿里开源的 Wan2.2-5B 出发，在约 334 万条人机交互视频上继续预训练，用 MoT 架构把 5B 视频专家与 2B 动作专家拼在一起，并定义 VTA、ATV、Joint、Decoupled 四种交互程序。
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今日 0 条机器之心AI 评估 · 62/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 62/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。
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Google 与 Northwestern、Jacaranda Health 合作，在肯尼亚内罗毕和芝加哥各纳入 1000 名孕妇，用机器学习模型分析未经超声培训的卫生员按预设路径完成的"盲扫"超声视频，估测妊娠龄和胎位，准确度与受训超声医师相当。卫生员仅需 8 小时即可学会操作，且全部处理在设备端完成，无需供电或 Wi-Fi，可在资源匮乏地区提供产前关键信息。
QdrantAI 评估 · 50/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 50/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 Google EmbeddingGemma 2 能压到多小？1-bit 量化省 30 倍向量内存
Google DeepMind 发布开源嵌入模型 EmbeddingGemma 2，基于 Gemma 4，把文本、代码、图像、视频、音频映射到同一 768 维空间，文本路径为 270M 参数，支持 8K token 上下文，代码检索较初代提升 14%。
大模型智能AI 评估 · 30/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 30/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 把 Depth Anything 砍到 6M，DepthART 让深度估计跑进 Jetson
DepthART 将单目深度基础模型压缩到 6.0M 参数：用抗偏置数据采样从约 4400 万张候选图像筛出约 170 万张均衡数据，再以 Depth Anything V2-L 伪深度蒸馏到 TinyViM+DPT。
vivo互联网技术AI 评估 · 26/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 26/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 TinySR：面向真实世界图像超分辨率的轻量级扩散模型
浙江大学 AiXM 课题组、vivo BlueImage Lab 与之江实验室提出轻量级扩散模型 TinySR，用于真实世界图像超分辨率。它通过深度剪枝、动态块间激活、扩张-腐蚀策略、VAE 轻量化、移除时间与提示模块及 pre-caching 优化推理，相比教师模型 TSD-SR 最高提速 5.68 倍、参数量减少 83%、MACs 降低 84%。