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近日，字节跳动智能创作部门（Intelligent Creation Lab）提出新作 DreamLite，一个主干网络仅有 0.39B 参数的轻量级统一扩散模型，在单一网络内同时支持文生图（Text-to-Image） 和图像编辑（Text-guided Image Editing）两个任务，是目前已知首个实现这一能力的端侧模型。
DeepMind 刚上任的 AGI 经济学总监 Alex Imas 曾担忧 AI 导致失业和需求坍缩，如今提出一个谨慎乐观判断，AI 会压低可复制劳动价格，也会推高护理、教育、医疗、服务等关系型劳动的价值。
MiniMax M2 系列受到了开发者社区的广泛关注，不少用户在深度使用中发现了一些个例问题，其中“模型无法说出马嘉祺”这个问题引发了较多讨论。 我们也注意到，社区中有不少开发者对这个现象进行了高质量
据消息人士透露，阶跃星辰将完成近25亿美元（约合人民币170亿元）融资，并已拆除红筹架构，加速筹备赴港IPO，或将成为智谱、MiniMax之外又一家赴港上市的国产大模型公司。
今年以来，图像生成模型的迭代节奏明显加快。
GPT Image 2 凭什么这么强？是扩散模型又迭代了一版？是把 DiT 的参数量从 7B 扩到 20B？是训了更多高质量数据？先给结论：OpenAI 很可能已经不在“纯扩散模型”这条主赛道上了。他们已经把图像生成从“美术课”调到了“语文课”——用一个能读懂指令、能记住上下文、能理解物体关系的 LLM 主导语义规划，至于最后一步的像素生成，可能由扩散组件或其他解码器完成。
来自USC、CMU、CUHK和OpenAI的全华阵容研究团队，提出了一种叫FD-loss的方法，把“算统计的样本池”和“算梯度的batch”彻底解耦。依靠数万张图像组成的大容量缓存队列或指数移动平均机制，稳定完成分布估算，仅针对当下小批量数据开展梯度回传。
上周太集中发的后果就是光在用GPT -5.5了，小米的Mimo-V2.5-Pro，DeepSeek V4 Pro还没有放在Agent的场景上测。所以我跟钱包一拍即合，复制了4个一模一样的Hermes Agent，记忆一样，skill一样，系统设置一样，能调用的工具也一样。
当AI生图真的开始被普通人使用，它会先被用在哪里？所以这次我没有继续测模型或者写Prompt分享。而是去找了10个身边的普通人，问他们怎么开始用AI生图，又为什么会在这些具体的小事上用到它。
从去年开始做这个账号以来，我其实写过不少测模型的文章。我相信也有很多朋友是因为看了我测评的文章关注我的。但从过年之后，真的就很少写模型评测的文章了。主要是我写文章的速度甚至一度跟不上模型发布的速度了。