中山大学等机构推出SpatialDreamer，通过主动心理想象和空间推理，显著提升了复杂空间任务的性能。模拟人类主动探索、想象和推理的过程，解决了现有模型在视角变换等任务中的局限，为人工智能的空间智能发展开辟了新路径。
随着AI越来越强大并进入更高风险场景，透明、安全的AI显得越发重要。OpenAI首次提出了一种「忏悔机制」，让模型的幻觉、奖励黑客乃至潜在欺骗行为变得更加可见。
天下苦SaaS已久。
浙江大学ReLER团队开源ContextGen框架，攻克多实例图像生成中布局与身份协同控制难题。基于Diffusion Transformer架构，通过双重注意力机制，实现布局精准锚定与身份高保真隔离，在基准测试中超越开源SOTA模型，对标GPT-4o等闭源系统，为定制化AI图像生成带来新突破。
在文生图（Text-to-Image）和视频生成领域，以FLUX.1、Emu3为代表的扩散模型与自回归模型已经能生成极其逼真的画面。
长期以来，具身智能系统主要依赖「感知 - 行动」的反应式回路，缺乏对未来的预测能力。而世界模型的引入，让智能体拥有了「想象」未来的能力。
还记得之前非常火的雪宝Olaf机器人吗？
2025年底，最令人印象深刻的AI圈大事莫过于Gemini 3 Flash的发布。
在李飞飞团队 WorldLabs 推出 Marble、引爆「世界模型（World Model）」热潮之后，一个现实问题逐渐浮出水面：世界模型的可视化与交互，依然严重受限于底层 Web 端渲染能力。
在大语言模型和文生图领域，强化学习（RL）已成为提升模型思维链与生成质量的关键方法。
