近年来，扩散模型在图像与视频合成领域展现出前所未有的生成能力，为人脸生成与编辑技术按下了加速键。特别是一张静态人脸驱动任意表情、姿态乃至光照的梦想，正在走向大众工具箱，并在三大场景展现巨大潜力
随着推理大模型和思维链的出现与普及，大模型具备了「深度思考」的能力，不同任务的泛用性得到了很大的提高。
GPT-oss放飞自我了？！居然出现了明显的幻觉行为。 在没有提示词的情况下，消耗超过30000个token凭空想出一个问题，还反复求解了5000多次？！
4D 空间智能重建是计算机视觉领域的核心挑战，其目标在于从视觉数据中还原三维空间的动态演化过程。这一技术通过整合静态场景结构与时空动态变化，构建出具有时间维度的空间表征系统，在虚拟现实、数字孪生和智能交互等领域展现出关键价值。
近年来，文生图模型（Text-to-Image Models）飞速发展，从早期的 GAN 架构到如今的扩散和自回归模型，生成图像的质量和细节表现力实现了跨越式提升。这些模型大大降低了高质量图像创作的门槛，为设计、教育、艺术创作等领域带来了前所未有的便利。
仅凭少量后训练微调，机器人就能完全自主、连续不断地完成床铺整理任务。 而它的每一步思考与动作实时投放在大屏幕上。
稀疏激活的混合专家模型（MoE）通过动态路由和稀疏激活机制，极大提升了大语言模型（LLM）的学习能力，展现出显著的潜力。基于这一架构，涌现出了如 DeepSeek、Qwen 等先进的 MoE LLM。
谷歌最新发布的Genie 3世界模型，正以惊人AI能力颠覆想象：从文本生成交互式空间，到进入经典名画如《苏格拉底之死》和《夜游者》自由探索，甚至训练3D模型实现沉浸式体验！
扩散语言模型（DLMs）是超强的数据学习者。 token 危机终于要不存在了吗？ 近日，新加坡国立大学 AI 研究者 Jinjie Ni 及其团队向着解决 token 危机迈出了关键一步。
在图像生成领域，自回归（Autoregressive, AR）模型与扩散（Diffusion）模型之间的技术路线之争始终未曾停歇。大语言模型（LLM）凭借其基于「预测下一个词元」的优雅范式，已在文本生成领域奠定了不可撼动的地位。
