视频世界模型跑长序列不「崩」了！用光流约束+历史记忆+多步训练，让动态场景稳如磐石
视频世界模型跑长序列不「崩」了！用光流约束+历史记忆+多步训练，让动态场景稳如磐石视频世界模型跑久了容易“散架”——要么人不动了，要么场景崩了。
来自主题: AI技术研报
6023 点击 2026-04-17 09:12
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视频世界模型跑久了容易“散架”——要么人不动了，要么场景崩了。
最近Hermes agent被讨论得沸沸扬扬的，今天，我们来深度拆解下它是怎么做Skills 闭环系统的。
很多人以为，给Agent装上更多Skill，它就会变得更强。
Agent 的持续学习和自我进化是最近行业内的讨论热点。
大模型写代码这件事，越来越像「既能写片段，又离真实工程差一截」。
本文是北京大学彭宇新教授团队在视觉定位方向的最新研究成果，相关论文已被顶级国际期刊 IEEE TPAMI 接收。为视觉定位模型赋予「自知之明」能力 —— 通过自监督的关联校正与验证模块，在训练过程中动态识别、衰减并纠正错误的监督信号。大量实验证明，让模型学会「自我纠错」，是突破弱监督视觉定位瓶颈的有效途径。
AI模型只看了一串纯数字序列，就能继承另一个模型的危险偏好，即使删掉敏感词没有用，合成数据时代最隐蔽的安全裂缝，被撕开了。
有这样一种 “模型玄学”：明明是同一个 Prompt，仅仅换一种说法，模型的回答可能就天差地别。
大模型写代码这件事，越来越像「既能写片段，又离真实工程差一截」。
当强化学习后训练的大规模 rollout 已经被证明能够提升图像生成模型的偏好对齐能力，推理负担就成了制约训练速度的核心瓶颈。来自 NVIDIA、港大和 MIT 的团队提出的 Sol-RL，通过「FP4 先探索、BF16 再训练」的后训练框架，将达到等效 reward 水平的收敛速度最高提升到 4.64x，在训练速度与对齐效果之间给出了一条更具工程可行性的解法。