Sora、可灵等视频生成模型令人惊艳的性能表现使得创作者仅依靠文本输入就能够创作出高质量的视频内容。然而，我们常见的电影片段通常是由导演在一个场景中精心布置多个目标的运动、摄像机拍摄角度后再剪辑而成的。例如，在拍摄赛车追逐的场景时，镜头通常跟随赛车运动，并通过扣人心弦的超车时刻来展示赛事的白热化。
OpenAI GPT-4o发布强大图片生成能力后，业界对大模型生图能力的探索向全模态方向倾斜，训练全模态模型成研发重点。
本文详细介绍了斯坦福大学最新提出的"以弱驭强"（W4S）范式，这一创新方法通过训练轻量级的弱模型来优化强大语言模型的工作流。核心亮点包括：
E2B 的愿景很大，CEO 的目标是成为 AI Agent 时代的 AWS，成为一个自动化的 infra 平台，未来可以提供 GPU 支持，满足更复杂的数据分析、小模型训练、游戏生成等需求，并可以托管 agent 构建的应用，覆盖 agent 从开发到部署的完整生命周期。
字节Seed首次开源代码模型！Seed-Coder，8B规模，超越Qwen3，拿下多个SOTA。它证明“只需极少人工参与，LLM就能自行管理代码训练数据”。通过自身生成和筛选高质量训练数据，可大幅提升模型代码生成能力。
当以端到端黑盒训练为代表的深度学习深陷低效 Scaling Law 而无法自拔时，我们是否可以回到起点重看模型表征本身——究竟什么才是一个人工智能模型的「表征质量」或者「泛化性」？我们真的只有通过海量的测试数据才能抓住泛化性的本质吗？或者说，能否在数学上找到一个定理，直接从表征逻辑复杂度本身就给出一个对模型泛化性的先验的判断呢？
华人学者参与的一项研究，重新确立了强化学习在LLM微调的价值，深度解释了AI训练「两阶段强化学习」的原因。某种意义上，他们的论文说明RL微调就是统计。
那些曾在KDD时代Kaggle上打榜刷分的老炮儿，每每提起 Bagging 与 Boosting 这两项技术嘴角都压不住笑。
GPT-4o 生图功能的出现揭示了统一理解与生成模型的巨大潜力，然而如何在同一个框架内协调图像理解与生成这两种不同粒度的任务，是一个巨大的挑战。
