NUS、ZJU、UW、Stanford、CUHK 联合提出 「ThinkMorph」，主张让文字与图像在统一架构里「原生协作」、「共同演化」，而不是像当下大多数多模态模型那样，看完图像就闭上眼睛，后续完全靠文字链条推进。仅用 2.4 万条数据微调 7B 统一模型，视觉推理平均提升 34.74%，多项任务比肩甚至超越 GPT-4o 和 Gemini 2.5 Flash。
用「无本体数采」的方式训练具身模型，灵初智能的这条路径是 VLA 之后行业最热的方向之一。
DragStream，首次实现视频生成时的实时拖拽编辑。用户可随时拖动画面中的物体，自由平移、旋转或变形，系统自动保持后续帧连贯自然，无需重训模型，无缝适配主流AI视频生成器，真正实现「所见即所得」。
视频生成进入大规模时代，但计算成本也炸了。
如果你在过去一年关注过大模型训练的技术，大概率听过 Muon 这个名字 —— 这个在月之暗面 K2 模型的相关讨论中走红的优化器，被视为是可能挑战 Adam 的新秀。它的思路很直接：对动量矩阵进行正交化，让各个奇异方向上的更新速率一致，提升训练效率。
在生成式 AI 的浪潮中，自回归（Autoregressive, AR）模型凭借其卓越的性能占据了统治地位。然而，其「从左到右」逐个预测 Token 的串行机制，天生限制了并行生成的可能性。
近年来，随着大语言模型规模与知识密度不断提升，研究者开始重新思考一个更本质的问题：模型中的参数应如何被组织，才能更高效地充当「记忆」。
AI圈追逐多年的通用人工智能（AGI），可能从一开始就走偏了。
在 AI 视觉生成领域，扩散模型（DM）凭借其强大的高保真数据生成能力，已成为图像合成、视频生成等多模态任务的核心框架。然而，预训练后的扩散模型如何高效适配下游应用需求，一直是行业面临的关键挑战。
自扩散模型提出以来，它不仅在图像、视频和音频生成方面取得了优异效果，也正逐渐成为解决图像复原、超分辨率、去模糊等逆问题的重要工具。
