搜索
近期，专为Diffusion模型设计的插件框架——Diffusion Templates正式开源发布。这个框架能大幅降低可控生成技术的训练和使用难度，让开发者能够通过丰富的Templates来精准控制模型的生成结果。
针对这一问题，上海人工智能实验室、复旦大学、上海交通大学团队提出了Thoth：一个面向生物实验protocol生成的科学推理模型。一句话概括：Thoth不是让模型“写得像protocol”，而是让模型按照实验逻辑，生成可解析、可评估、可执行的protocol。
浙大联合微软亚洲研究院最新提出的World-R1，不改架构、不要3D数据，纯靠强化学习就让视频生成模型学会了“理解”三维世界。World-R1 的出发点很简单：预训练的视频模型里面已经有 3D 知识了，只是“沉睡”着。用强化学习把它叫醒就行。
为了解决这一问题，来自中山大学和美团的研究团队提出了 X2SAM，一个统一的图像与视频分割多模态大模型框架。它希望让模型不仅能「看懂」图像和视频，还能进一步「指出」目标在每个像素上的准确位置。
阿里巴巴 Z-Image 团队联合香港科技大学、加州大学圣地亚哥分校、香港中文大学等机构提出 D-OPSD（On-Policy Self-Distillation），首个针对少步扩散模型的在线策略自蒸馏框架。D-OPSD 无需奖励模型、无需成对偏好数据，
当 AI 行业的目光集中在 Agent、工具调用、长程任务这些上层应用之时，底层的多模态架构正在经历一次更安静、也更彻底的范式转变 —— 它要回答的是一个看似朴素的问题：理解与生成，是否天生就该是两件事？
很多事情，认知不够， 就想当然地想得简单。
具身智能正以前所未有的速度发展，VLA 模型展现出越来越强的动作和泛化能力。然而，当我们真正把 VLA 模型部署到物理世界时，一个核心挑战浮出水面：实时性。
当训练数据枯竭、训练成本飙升，大语言模型（LLM）训练之路该何去何从？
在迈向通用人工智能（AGI）的过程中，世界模型被视为让机器理解物理规律、实现空间智能的关键。而高效、鲁棒和精准的三维感知能力，被广泛认为是世界模型的首要前提。通常来说，一个成熟的世界模型需要具备三大核心能力：对长时空序列的持续记忆、对复杂动力学的因果解耦、以及对高清物理细节的精细感知。