让静态3D模型「动起来」一直是图形学界的难题：物理模拟太慢，生成模型又不讲「物理基本法」。近日，北京大学团队提出DragMesh，通过「语义-几何解耦」范式与双四元数VAE，成功将核心生成模块的算力消耗降低至SOTA模型的1/10，同时将运动轴预测误差降低了10倍。
2025倒计时，新SOTA模型涌现没有放缓迹象。一夜之间，编程SOTA模型易主，而且上线即开源，依然来自中国大模型公司——智谱AI，GLM-4.7。
浙江大学ReLER团队开源ContextGen框架，攻克多实例图像生成中布局与身份协同控制难题。基于Diffusion Transformer架构，通过双重注意力机制，实现布局精准锚定与身份高保真隔离，在基准测试中超越开源SOTA模型，对标GPT-4o等闭源系统，为定制化AI图像生成带来新突破。
豆包大模型1.6惊艳亮相，成为国内首款多模态SOTA模型，256k对话窗口，深度思考最长上下文。它不仅能看会想，还能动手操作GUI，国内最有潜力考清北。
当前最强多模态Agent连验证码都解不了？
就在刚刚，智源研究员联合多所高校开放三款向量模型，以大优势登顶多项测试基准。其中，BGE-Code-v1直接击穿代码检索天花板，百万行级代码库再也不用怕了！
文本到图像（Text-to-Image, T2I）生成任务近年来取得了飞速进展，其中以扩散模型（如 Stable Diffusion、DiT 等）和自回归（AR）模型为代表的方法取得了显著成果。然而，这些主流的生成模型通常依赖于超大规模的数据集和巨大的参数量，导致计算成本高昂、落地困难，难以高效地应用于实际生产环境。
超低成本图像生成预训练方案来了——仅需8张GPU训练，就能实现近SOTA的高质量图像生成效果。
性能不输SOTA模型，计算开销却更低了——
具有强大泛化能力
