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为了打破多镜头长视频面临的高延迟、零交互困境，香港中文大学与快手可灵团队联合提出了首个实时流式多镜头长视频生成框架 ——ShotStream。该研究打破了传统双向架构的限制，将多镜头合成定义为基于历史上下文的下一镜头生成任务，用户可以通过动态流式提示词在运行时动态指导叙事走向！更令人振奋的是
来自浙江大学 APRIL 实验室、快手主站技术部和清华大学的研究团队提出了 MobileForge，试图把手机 GUI Agent 的适配过程变成一个 “无标注、自探索、自反馈、自优化” 的闭环系统。
手机GUI Agent正在从「看懂屏幕、点击按钮」走向更复杂的跨App自动化任务：这些任务听起来并不复杂，但对现有手机GUI Agent来说，一个核心难题始终存在：任务一长，就容易忘。
两万多名快手员工，今年以来最关心的话题就是可灵。 这不仅因为它已成为快手最具想象力的AI业务，还因为5月传出拆分上市的消息后，可灵估值一度超过母公司快手的三分之二。 可灵几乎成为全村的希望。过去的舆论
《南华早报》援引知情人士消息称，快手旗下视频生成业务“可灵AI”将完成一轮30亿美元（约合人民币203.8亿元）融资，投后估值将达到180亿美元（约合人民币1223亿元），较今年4月最初设定的200亿美元目标估值缩水20亿美元。腾讯参与了可灵AI本轮融资。
过去十年，推荐系统最核心的动作可以概括成一个字：找。
如今，CameraSquad 的出现，让这种多视角一致的视频生成与 3D 世界状态构建成为现实。近日，中国科学院大学高林研究员团队联合卡迪夫大学、香港科技大学和快手可灵团队，提出了一种面向多轨迹并行生成的相机可控视频生成方法 CameraSquad [1]，相关论文已被 ACM SIGGRAPH 2026 录用。
本研究由快手科技语言大模型团队完成，核心作者吕民轩、梅铁桦、杜坦隆等。快手科技与中国科学院大学联合提出 GoLongRL，一套完全开源的长上下文强化学习后训练方案，包含 23K 样本 RLVR 数据集
怎么让VGM学会按规则推理？过去主要有两条路。两条路，一个不动模型，一个只写文字，都没真正解决“执行”问题。为此，城大×快手可灵提出了第三条路：VLM-as-Teacher。
《读佳》获知，快手APP已推出“AI购物助手”，并附有一个独立入口，和行业中的主流导购功能类似，快手的AI导购助手也是通过与消费者对话的形式，提供商品推荐、商品评价、商品对比等智能服务。