本篇论文是由南洋理工大学 S-Lab 与普渡大学提出的无分类引导新范式，支持所有 Flow Matching 的生成模型。目前已被集成至 Diffusers 与 ComfyUI。
互联网时代属于产品经理的高光，还没有在AI时代复现。
面对大模型，三家大厂有相同的目标，选了不同的路径。
截至2025年3月，全国算法备案数量已达3234个，大模型备案数量为407个，覆盖金融、医疗、教育等多个领域。为规范技术应用并鼓励企业合规发展，全国各省市纷纷出台大模型算法备案奖励补贴政策，最高补贴金额达5000万元。
刚刚，一位AI公司CEO细细扒皮了关于Llama 4的五大疑点。甚至有圈内人表示，Llama 4证明Scaling已经结束了，LLM并不能可靠推理。但更可怕的事，就是全球的AI进步恐将彻底停滞。
基于规则的强化学习（RL/RFT）已成为替代 SFT 的高效方案，仅需少量样本即可提升模型在特定任务中的表现。
多点发力，协同并进，才能让AI的成长有更多道路可走
大规模数据集和标准化评估基准显著促进了自然语言处理和计算机视觉领域的发展。然而，机器人领域在如何构建大规模数据集并建立可靠的评估体系方面仍面临巨大挑战。
众所周知，大语言模型（LLM）往往对硬件要求很高。
2025年斯坦福HAI报告重磅发布，456页深度剖析全球AI领域的最新趋势：中美顶级模型性能差距缩至0.3%，以DeepSeek为代表的模型强势崛起，逼近闭源巨头；推理成本暴降，小模型性能飙升，AI正变得更高效、更普惠。
