目前，传统广电行业正面临一场深刻的生存危机。外部竞争压力持续加剧，不断挤压行业原有的发展空间：家庭智能语音设备渗透率已经突破 68%，短视频平台日均占用用户时长已经高达 2.8 小时，用户注意力的结构性转移趋势已然形成。
在迈向通用人工智能的道路上，我们一直在思考一个问题：现有的 Image Editing Agent，真的「懂」修图吗？
回顾 2025 年，如果问普通人对 AI 行业最深刻的印象是什么？答案依然是激烈的“参数战争”：有 DeepSeek、Gemini 3 等大模型的集体爆发，也有文生图、文生视频能力的持续惊艳。
视频生成领域的「DeepSeek时刻」来了！清华开源TurboDiffusion，将AI视频生成从「分钟级」硬生生拉进「秒级」实时时代，单卡200倍加速让普通显卡也能跑出大片！
为什么大模型厂商给了 128K 的上下文窗口，却在计费上让长文本显著更贵？
想用3D高斯泼溅（3DGS）重建一座城市？
现有的视频编辑模型往往面临「鱼与熊掌不可兼得」的困境：专家模型精度高但依赖 Mask，通用模型虽免 Mask 但定位不准。来自悉尼科技大学和浙江大学的研究团队提出了一种全新的视频编辑框架 VideoCoF，受 LLM「思维链」启发，通过「看 - 推理 - 编辑」的流程，仅需 50k 训练数据，就在多项任务上取得了 SOTA 效果，并完美支持长视频外推！
在多智能体系统的想象中，我们常常看到这样一幅图景： 多个 AI 智能体分工协作、彼此配合，像一个高效团队一样攻克复杂任务，展现出超越单体智能的 “集体智慧”。
AI不仅会做PPT，写代码，它还能理解更深层次的问题。在美国的一项偏重于文化领域的新基准测试中，中国开源模型Qwen3夺冠，DeepSeek的R1跻身前六，力压多家全球顶级的明星模型。
学霸的谎言被揭穿！一篇来自Adobe Research的论文发现，高语义理解并不会提升生成质量，反而可能破坏空间结构。用iREPA简单修改，削弱全局干扰，生成质量立即飙升 。
