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针对视频生成中的运动一致性难题，Meta GenAI团队提出了一个全新框架VideoJAM。VideoJAM基于主流的DiT路线，但和Sora等纯DiT模型相比，动态效果直接拉满：
传统的偏好对⻬⽅法，如基于⼈类反馈的强化学习（RLHF）和直接偏好优化（DPO），依赖于训练过程中的模型参数更新，但在⾯对不断变化的数据和需求时，缺乏⾜够的灵活性来适应这些变化。
「慢思考」（Slow-Thinking），也被称为测试时扩展（Test-Time Scaling），成为提升 LLM 推理能力的新方向。近年来，OpenAI 的 o1 [4]、DeepSeek 的 R1 [5] 以及 Qwen 的 QwQ [6] 等顶尖推理大模型的发布，进一步印证了推理过程的扩展是优化 LLM 逻辑能力的有效路径。
近日，北京航空航天大学的研究团队基于 TinyLLaVA_Factory 的原项目，推出小尺寸简易视频理解框架 TinyLLaVA-Video，其模型，代码以及训练数据全部开源。在计算资源需求显著降低的前提下，训练出的整体参数量不超过 4B 的模型在多个视频理解 benchmark 上优于现有的 7B + 模型。
xAI、谷歌DeepMind和Anthropic的CEO们纷纷对DeepSeek的技术创新性提出质疑，认为其并未带来实质性的科学突破。AI大佬纷纷泼冷水，到底是技术讨论还是各怀目的？
我前几天也一直在写DeepSeek的使用教程，想选出尽量最简单最好上手的方式让大家都能舒服的体验这波热潮。但是我发现，自第一天干崩硅基流动、第二天干崩秘塔AI搜索后，涌现出来的三方平台越来越多了，写不完，根本写不完。
DreamTech，由牛津大学、南京大学等顶尖高校研究者组成的AI创业团队，在春节期间公布了他们在3D生成方向上的新工作成果——Neural4D 2.0（初版名为Direct3D），提出了创新性的3D Assembly Generation算法思路及更高效的模型架构
2月8日，共达地创新技术（深圳）有限公司（以下简称“共达地”）市场负责人李苏南在办公室向记者演示了他们自主研发的“神器”：只需规划好AI应用场景，上传视频、图片等原始数据并定义标注类别，机器便如同经验丰富的AI工程师，自动分析数据特点
就在刚刚，AIME 2025 I数学竞赛的大模型参赛结果出炉，o3-mini取得78%的最好成绩，DeepSeek R1拿到了65%，取得第四名。然而一位教授却发现，某些1.5B小模型竟也能拿到50%，莫非真的存在数据集污染？
谷歌DeepMind的AI，终于拿下IMO金牌了！六个月前遗憾摘银，如今一举得金，SKEST新算法立大功。这不，它首破解了2009 IMO最难几何题，辅助作图的神来之笔解法让谷歌研究员当场震惊。