今天，来自快手可灵团队和香港城市大学的研究者们，正在尝试打破这一界限。他们提出了一个全新的任务范式——「视频作为答案」，并发布了相应模型VANS。而这项工作则开创性地提出了Video-Next Event Prediction任务，要求模型直接生成一段动态视频作为回答。
目前，GRPO 在图像和视频生成的流模型中取得了显著提升（如 FlowGRPO 和 DanceGRPO），已被证明在后训练阶段能够有效提升视觉生成式流模型的人类偏好对齐、文本渲染与指令遵循能力。
当用户向大语言模型提出一个简单问题，比如「单词 HiPPO 里有几个字母 P？」，它却正襟危坐，开始生成一段冗长的推理链：
2025 年被广泛视为 AI 走向深度应用的关键元年，在这一年里，以多模态生成、Agent 为代表的 AI 技术不断探索更多样、更高效、更贴合用户需求的应用形态。其中重要性愈加凸显的一点是：AI 正在走向产业级价值的系统性兑现。
前脚谢赛宁刚宣告VAE在图像生成领域退役，后脚清华与快手可灵团队也带着无VAE潜在扩散模型SVG来了。
AI编程领域竞争正酣。就在DeepSeek、阿里、Google、OpenAI等巨头纷纷展示最新代码生成能力之际，快手也交出了一份重量级答卷——发布AI编程产品矩阵，正式宣布进军AI Coding赛道。
作为视频创作者，你是否曾梦想复刻《盗梦空间》里颠覆物理的旋转镜头，或是重现《泰坦尼克号》船头经典的追踪运镜？
从 AlphaGo 战胜人类棋手，到 GPT 系列展现出惊人的推理与语言能力，强化学习（Reinforcement Learning, RL）一直是让机器「学会思考」的关键驱动力。
从ChatGPT到DeepSeek，强化学习（Reinforcement Learning, RL）已成为大语言模型（LLM）后训练的关键一环。
开源编程模型王座，再度易主！来自快手的KAT-Dev-72B-Exp，在SWE-Bench认证榜单以74.6%的成绩夺得开源模型第一。KAT-Dev-72B-Exp是KAT-Coder模型的实验性强化学习版本。
