近年来，随着大语言模型规模与知识密度不断提升，研究者开始重新思考一个更本质的问题：模型中的参数应如何被组织，才能更高效地充当「记忆」。
在 AI 视觉生成领域，扩散模型（DM）凭借其强大的高保真数据生成能力，已成为图像合成、视频生成等多模态任务的核心框架。然而，预训练后的扩散模型如何高效适配下游应用需求，一直是行业面临的关键挑战。
这两年，大模型大厂之间堪比军备竞赛。不论开源还是闭源阵营，为了在指标上领先对手，都在疯狂地卷 Scaling Law，卷算力，卷参数量，已经达到了近乎离谱的程度。
无锡高新区发布《关于支持OpenClaw等开源社区项目与OPC社区融合发展的若干措施（征集意见稿）》。 12条“养龙虾”政策，从基础支持到产业落地，从人才引育到安全合规，单项支持最高达500万
OpenAI的最新研究揭示了一个反直觉的真相：越强大的推理模型，越管不住自己的「脑子」。在CoT-Control套件测试的13款前沿模型中，DeepSeek R1控制自身思维链的成功率仅为0.1%，Claude Sonnet 4.5也只有2.7%。
国内首个聚焦家庭通用机器人的公司——未来不远，再次宣布完成新一轮数亿元融资。除了持续进入更多真实家庭实现 C 端商业化，团队还会持续在基础研究和前沿探索加大人才和资金投入。
春节期间， Seedance 2.0 爆火，堪称现象级，这也再次把视频生成推上风口。前两天，字节跳动又携手北大、安努智能和 Canva 共同开源了具备实时生成能力的视频模型 Helios 家族。该系列包含了 Helios-Base、Helios-Mid 与 Helios-Distilled 三个版本，全面覆盖了 T2V、I2V、V2V 以及交互式生成任务。
视觉世界模型 “VideoWorld 2” 由豆包大模型团队与北京交通大学联合提出。不同于 Sora 2 、Veo 3、Wan 2.2 等主流多模态模型，VideoWorld 系列工作在业界首次实现无需依赖语言模型，即可认知世界。
港科大团队提出音频生成统一模型AudioX，只需一个模型，就能从文本、视频、图像等任意模态生成高质量音效和音乐，在多项基准上超越专家模型。团队同时开源了700万样本的细粒度标注数据集IF-caps与可控T2A评测基准T2A-bench，并在该基准上大幅领先现有方法。论文已被ICLR 2026接收。
多模态学习（Multimodal Learning）正在推动 AI 在医学影像、自动驾驶、人机交互等领域取得突破。通过融合图像、文本、表格等多种模态，模型能够获得更全面的信息，从而显著提升性能。
