这两天，Physical Intelligence（PI）联合创始人Chelsea Finn在𝕏上，对斯坦福课题组一项最新世界模型工作kuakua连续点赞。
大脑并非一个被动存储和读取的硬盘，而是一个主动预测和生成认知的系统。智力的本质始终在于主动加工，而非被动存储。在AGI时代，我认为“智慧即才华”。就是清楚地知道想要实现的目标，以及实现它的路径，这就是AGI时代的才华。
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。
亚马逊AI博士奖学金，正式公布了！两年共计6800万美金，计划将为全球「九所」顶尖大学，100多名博士生提供研究资金的支持。这九所顶尖大学，个个都是AI界的「扛把子」，主要包括：
长期以来，扩散模型的训练通常依赖由变分自编码器（VAE）构建的低维潜空间表示。然而，VAE 的潜空间表征能力有限，难以有效支撑感知理解等核心视觉任务，同时「VAE + Diffusion」的范式在训练
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。
生成式 AI 正在重写 3D 内容的生产流程：从“DCC 工具 + 外包”的线性供给，演进到“资产规模化生成 + 管线可用”的指数供给模式。过去五年，技术范式经历了从实时体积渲染，NeRF，到Score Distillation，3D扩散的快速迭代；需求侧则由游戏与影视，向3D 打印、电商样机、数字人、教育培训、以及AR/VR等长尾场景外溢。
今年，流匹配无疑是机器人学习领域的大热门：作为扩散模型的一种优雅的变体，流匹配凭借简单、好用的特点，成为了机器人底层操作策略的主流手段，并被广泛应用于先进的 VLA 模型之中 —— 无论是 Physical Intelligence 的 ，LeRobot 的 SmolVLA, 英伟达的 GR00T 和近期清华大学发布的 RDT2。
本文介绍了一种用高数据效率强化学习算法 SAC 训练流策略的新方案，可以端到端优化真实的流策略，而无需采用替代目标或者策略蒸馏。SAC FLow 的核心思想是把流策略视作一个 residual RNN，再用 GRU 门控和 Transformer Decoder 两套速度参数化。
当地时间 10 月 15 日，美国麻省理工学院的垂直氮化镓芯片衍生公司 Vertical Semiconductor 获得 1,100 万美元的种子轮融资，清华大学苏世民学院校友、前英国驻华大使馆气候变化与环境事务副主任 Cynthia Liao 是该公司的联合创始人兼 CEO。
