给AI一场压力测试，结果性能暴跌近30%。 来自上海人工智能实验室、清华大学和中国人民大学的研究团队设计了一个全新的“压力测试”框架——REST (Reasoning Evaluation through Simultaneous Testing)。
现有视频异常检测（Video Anomaly Detection, VAD）方法中，有监督方法依赖大量领域内训练数据，对未见过的异常场景泛化能力薄弱；而无需训练的方法虽借助大语言模型（LLMs）的世界知识实现检测，但存在细粒度视觉时序定位不足、事件理解不连贯、模型参数冗余等问题。
还记得小时候用橡皮泥捏小人的快乐吗？那种把脑海中的想象变成真实可触摸物体的成就感，简直让人上瘾。现在，有了Fast3D，这种创造的快乐又回来了——只不过这次，我们造的是专业级的 3D 模型。
怎么快速判断一个生成模型好不好？ 最直接的办法当然是 —— 去问一位做图像生成、视频生成、或者专门做评测的朋友。他们懂技术、有经验、眼光毒辣，能告诉你模型到底强在哪、弱在哪，适不适合你的需求。
Transformer杀手来了？KAIST、谷歌DeepMind等机构刚刚发布的MoR架构，推理速度翻倍、内存减半，直接重塑了LLM的性能边界，全面碾压了传统的Transformer。网友们直呼炸裂：又一个改变游戏规则的炸弹来了。
本月初，据 The Information 报道，Anthropic Claude Code 的两位负责人 Boris Cherny 和 Cat Wu 被 AI 编程应用 Cursor 的开发商 Anysphere 挖走。详见机器之心报道：《从亲密伙伴抢人，Cursor挖走Claude Code两位核心人物》
本文主要介绍 xML 团队的论文：Discrete Diffusion in Large Language and Multimodal Models: A Survey。
难得难得，几大AI巨头不竞争了不抢人了，改联合一起发研究了。
自 Stable Diffusion、Flux 等扩散模型 (Diffusion models) 席卷图像生成领域以来，文本到图像的生成技术取得了长足进步。但它们往往只能根据精确的文字或图片提示作图，缺乏真正读懂图像与文本、在多模 态上下文中推理并创作的能力。能否让模型像人类一样真正读懂图像与文本、完成多模态推理与创作，一直是学术界和工业界关注的热门问题。
7 月 1 日，国际顶级学术期刊《Nature》旗下子刊《Nature Communications》正式刊登了来自清华、面壁等研究团队联合研发的高效端侧多模态大模型MiniCPM-V 核心研究成果。
