我们提出了 Kling-Omni，这是一个通用生成框架，旨在直接从多模态视觉语言输入合成高保真视频。Kling-Omni 采用端到端的视角，弥合了不同视频生成、编辑和智能推理任务之间的功能分离，将它们集成到一个整体系统中。与脱节的管道方法不同，Kling-Omni 支持各种用户输入，包括文本指令、参考图像和视频上下文，将它们处理成统一的多模式表示，以提供电影质量和高度智能的视频内容创建。为了支持这

在软件工程中，大型语言模型（LLM）的采用越来越多，就必须对其生成的代码进行严格的安全评估。但是，现有的基准通常与现实世界中的AI编程方案缺乏相关性，从而使它们不足以评估生产环境中与AI生成的代码相关的实际安全风险。为了解决此差距，我们介绍了A.S.E（AI代码生成安全评估），这是一个存储库级评估基准，旨在密切反映现实世界中的AI编程任务，为评估AI生成的代码的安全性提供了全面可靠的框架。我们对A

通过可验证的奖励（RLVR）的增强学习最近在增强LLM的推理能力方面取得了显着成功，尤其是在数学和编程任务中。人们普遍认为，RLVR使LLM能够持续自我爆发，从而获得超过相应基本模型能力的新型推理能力。然而，在这项研究中，我们通过测量具有k的Pass@k度量来探索模型范围跨广泛的模型家族和基准的模型的推理能力边界来进行严格的重新审查。令人惊讶的是，实际上，RL并没有引起新的新推理模式。

生成与编程语言无关的 idl 文件后，rosidl_parser包将读取 idl 文件，根据给定的语法规则对其进行语法分析，并生成抽象语法树（Abstract Syntax Tree, AST），用于后续不同编程语言生成各自的依赖文件。ROS1对命名校验比较宽松甚至没有校验，而且校验比较分散，ROS2中有了比较严格的命名校验，集中放在。生成抽象语法树后，各语言的接口生成器便根据给定的语法规则生成对

我们介绍了Internvl 3.5，这是一个新的开源多模型系列，可在Intervl系列中显着提高多功能性，推理能力和推理效率。一个关键的创新是Cascade增强学习（Cascade RL）框架，它通过两个阶段的过程增强了推理：离线RL稳定收敛和在线RL以进行精制对齐。这种粗线至细节的训练策略可实质性地改进下游推理任务，例如MMMU和Mathvista。为了优化效率，我们提出了一个视觉分辨率路由器（

我们推出 Lumine，这是第一个用于开发多面手智能体的开放配方，能够在具有挑战性的 3D 开放世界环境中实时完成长达数小时的复杂任务。Lumine 采用类人交互范式，在视觉语言模型的支持下，以端到端的方式统一感知、推理和行动。它以 5 Hz 的频率处理原始像素，以产生精确的 30 Hz 键盘鼠标操作，并仅在必要时自适应地调用推理。

用文本思考”和“用图像思考”范式显着提高了大语言模型（LLM）和视觉语言模型（VLM）的推理能力。然而，这些范式具有固有的局限性。（1）图像仅捕捉单个时刻，无法表示动态过程或连续变化；（2）文本和视觉作为不同模态的分离，阻碍了统一的多模态理解和生成。为了克服这些限制，我们引入了“用视频思考”，这是一种利用视频生成模型（例如 Sora-2）在统一时间框架中桥接视觉和文本推理的新范式。为了支持这一探索

现代法学硕士主要通过显式文本生成进行“思考”训练，例如思维链 (CoT)，它将推理推迟到训练后，而未充分利用训练前数据。我们提出并开源 Ouro，以递归 Ouroboros 命名，是一系列预训练的循环语言模型 (LoopLM)，它通过 (i) 潜在空间中的迭代计算，(ii) 用于学习深度分配的熵正则化目标，以及 (iii) 扩展到 7.7T 令牌，将推理构建到预训练阶段。Ouro 1.4B 和 2

测试时间扩展旨在通过添加计算资源来提高大型语言模型 (LLM) 的推理性能。该领域流行的方法是基于采样的测试时间缩放方法，该方法通过在推理过程中为给定输入生成多个推理路径来增强推理。然而，尽管它在实践中取得了成功，但其理论基础仍未得到充分探索。在本文中，我们从置信度估计的角度提供了第一个分析基于采样的测试时间缩放方法的理论框架。基于该框架，我们分析了两种主要范式：自洽和困惑，并揭示了关键局限性：自

TextIn解析引擎正从应用工具演变为研究基础设施，不仅加速了大模型在文档智能领域的研究进展，更重要的是，它通过提供真实、复杂、多样化的文档处理场景，推动了大模型在多模态理解、复杂推理和专业领域应用等方面的根本性突破。不，能做的还很多，比如可以将意图通过语音或文档的形式输入给云端智能体，通过提示词或更专业的知识库限定智能体的解析方向与输出，打造一个机器人任务规划专家，实现一个从 Language