扩散模型终于学会「看题下菜碟」！根据提示词难度动态分配算力，简单题省时复杂题保画质
扩散模型终于学会「看题下菜碟」！根据提示词难度动态分配算力，简单题省时复杂题保画质扩散模型终于学会“看题下菜碟”了！
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7845 点击 2026-03-11 09:24
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扩散模型终于学会“看题下菜碟”了！
用强化学习微调扩散模型，还有更好的办法吗？
NUS、ZJU、UW、Stanford、CUHK 联合提出 「ThinkMorph」，主张让文字与图像在统一架构里「原生协作」、「共同演化」，而不是像当下大多数多模态模型那样，看完图像就闭上眼睛，后续完全靠文字链条推进。仅用 2.4 万条数据微调 7B 统一模型，视觉推理平均提升 34.74%，多项任务比肩甚至超越 GPT-4o 和 Gemini 2.5 Flash。
3 月 10 日，APPSO 中文独家获悉，世界模型研究所/创业公司 AMI 已完成 10.3 亿美元融资，投前估值 35 亿美元。该公司由图灵奖得主、前 Meta 首席 AI 科学家杨立昆 (Yann LeCun) 创办。
用「无本体数采」的方式训练具身模型，灵初智能的这条路径是 VLA 之后行业最热的方向之一。
昨日，OpenAI 宣布收购了 Promptfoo 以保障其 AI 智能体的安全。这家成立于 2024 年的 AI 安全初创公司，专注于保护大语言模型免受网络攻击。OpenAI 在一篇博客文章中表示，交易完成后，Promptfoo 的技术将整合进 OpenAI Frontier，该平台是其近期推出的、供企业构建和管理 AI 智能体的平台。
三年前，我们发布了这份榜单的第一版，目标很简单：找出哪些生成式 AI 产品真正被主流消费者使用。在当时，「AI 原生」公司和其他公司之间的界限很清晰。ChatGPT、Midjourney 和 Character.AI 都是围绕基础模型从零构建的产品，而软件行业的其他玩家还在摸索这项技术该怎么用。
DragStream，首次实现视频生成时的实时拖拽编辑。用户可随时拖动画面中的物体，自由平移、旋转或变形，系统自动保持后续帧连贯自然，无需重训模型，无缝适配主流AI视频生成器，真正实现「所见即所得」。
视频生成进入大规模时代，但计算成本也炸了。
如果你在过去一年关注过大模型训练的技术，大概率听过 Muon 这个名字 —— 这个在月之暗面 K2 模型的相关讨论中走红的优化器，被视为是可能挑战 Adam 的新秀。它的思路很直接：对动量矩阵进行正交化，让各个奇异方向上的更新速率一致，提升训练效率。