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近期，扩散语言模型备受瞩目，提供了一种不同于自回归模型的文本生成解决方案。为使模型能够在生成过程中持续修正与优化中间结果，西湖大学 MAPLE 实验室齐国君教授团队成功训练了具有「再掩码」能力的扩散语言模型（Remasking-enabled Diffusion Language Model, RemeDi 9B）。
李飞飞的世界模型创业，最新成果来了！刚刚，教母亲自宣布对外推出全新模型RTFM（A Real-Time Frame Model），不仅具备实时运行、持久性和3D一致性，更关键的是——单张H100 GPU就能跑。
近年来，多模态大语言模型（Multimodal Large Language Models, MLLMs）在图文理解、视觉问答等任务上取得了令人瞩目的进展。然而，当面对需要精细空间感知的任务 —— 比如目标检测、实例分割或指代表达理解时，现有模型却常常「力不从心」。
数据显示，仅2025年开年以来，美国已有超过一万个岗位因为引入AI而被裁撤。Anthropic CEO Dario Amodei认为AI技术的扩散对就业和社会的冲击，已经到了必须向全世界预警的地步。
扩散语言模型（Diffusion Language Models，DLM）一直以来都令研究者颇感兴趣，因为与必须按从左到右顺序生成的自回归模型（Autoregressive, AR）不同，DLM 能实现并行生成，这在理论上可以实现更快的生成速度，也能让模型基于前后文更好地理解生成语境。
模型众多，该如何选择？ GPT-5：OpenAI的最新旗舰模型，统一智能系统，GPT-5 集成了多个模型，自动根据任务复杂度选择最适合的模型进行处理，多模态首选。 GPT-5 Thinking：GPT
近日，蚂蚁集团正式开源业界首个高性能扩散语言模型（Diffusion Large Language Model，dLLM）推理框架 dInfer。
谢赛宁团队最新研究给出了答案——VAE的时代结束，RAE将接力前行。其中表征自编码器RAE（Representation Autoencoders）是一种用于扩散Transformer（DiT）训练的新型自动编码器，其核心设计是用预训练的表征编码器（如DINO、SigLIP、MAE 等）与训练后的轻量级解码器配对，从而替代传统扩散模型中依赖的VAE（变分自动编码器）。
Claude Code没法用了后，国内大厂纷纷推出国产平替。最近，阿里心流研究团队就悄咪咪地发布了一款终端AI智能体——iFlow CLI，号称是Claude Code最强平替！iFlow CLI可以使用自然语言命令行的形式直接在终端运行，最重要的一点是，专为国内开发者设计，面向个人用户永久免费，没有限流！
几个小时前，一位名为 Nathan Calvin 的 X 网友发推文称，「一个周二晚上，我和妻子正准备吃晚饭，一位副警长敲门，递给了我一张 OpenAI 的传票」。该传票不仅涉及他所在的 Encode 组织，还要求 Calvin 提供与加州立法者、大学生和前 OpenAI 员工的私人信息。而这一切都与一项近期通过的名为 SB 53 的法案有关。