面对扩散模型推理速度慢、成本高的问题，HKUST&北航&商汤提出了全新缓存加速方案——HarmoniCa：训练-推理协同的特征缓存加速框架，突破DiT架构在部署端的速度瓶颈，成功实现高性能无损加速。
用AI给自己看病正在成为新趋势，但目前我们仍需要人类医生。身体不适，求医十年，医生没找出原因，ChatGPT 给分析出来了。这是一位 Reddit 网友刚刚分享的个人经历。
在高质量视频生成任务中，扩散模型（Diffusion Models）已经成为主流。然而，随着视频长度和分辨率的提升，Diffusion Transformer（DiT）模型中的注意力机制计算量急剧增加，成为推理效率的最大瓶颈。
LLM 智能体（LLM Agent）正从 “纸上谈兵” 的文本生成器，进化为能自主决策、执行复杂任务的 “行动派”。它们可以使用工具、实时与环境互动，向着通用人工智能（AGI）大步迈进。然而，这份 “自主权” 也带来了新的问题：智能体在自主交互中，是否安全？
普林斯顿大学和Meta联合推出的新框架LinGen，以MATE线性复杂度块取代传统自注意力，将视频生成从像素数的平方复杂度压到线性复杂度，使单张GPU就能在分钟级长度下生成高质量视频，大幅提高了模型的可扩展性和生成效率。
前天，生财有术的老板亦仁发布了一条「超级标」（至少价值千万以上的现象级行业机会）： 随着GPT-4o图像革命而来的，是无数的创业机会。
只管填个资料，AI 就帮你搞定一切：从精准匹配到约会地点的挑选，再到时间安排，甚至还附赠一张定制化「约会海报」。最后，只需要拎包出门，赴一场线下约会。这不再是科幻剧《黑镜》的剧情，而是加州大学伯克利分校两位辍学 00 后学生打造的 Ditto——一款试图用 AI 重塑恋爱方式约会应用。
来自中国人民大学高瓴人工智能学院与值得买科技 AI 团队在 CVPR 2025 会议上发表了一项新工作，首次提出了一种从静态图像直接生成同步音视频内容的生成框架。其核心设计 JointDiT（Joint Diffusion Transformer）框架实现了图像 → 动态视频 + 声音的高质量联合生成。
随着生成式人工智能技术的飞速发展，合成数据正日益成为大模型训练的重要组成部分。未来的 GPT 系列语言模型不可避免地将依赖于由人工数据和合成数据混合构成的大规模语料。
本周三，Zed 宣布推出全新的 Agentic Editor 功能，并声称其为目前市场上速度最快的 AI 代码编辑器。此举无疑将加剧开发者在选择代码编辑器时的考量，使得原本就备受关注的编辑器之争更趋激烈。
