同样算力质量更高，西湖大学把扩散缓存做成了“离线搜索题”
同样算力质量更高，西湖大学把扩散缓存做成了“离线搜索题”扩散模型生成得越来越好，但也越来越慢。
来自主题: AI技术研报
9592 点击 2026-06-22 15:16
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扩散模型生成得越来越好，但也越来越慢。
在机器人、自动驾驶、AR等真实场景中，空间理解从来都不是“看一眼图像”就能解决的问题。
AI Agent 正在重塑软件开发。写代码、修 bug，它的能力肉眼可见地往上涨。但软件开发，从来不止 "写代码" 这一件事。装环境、配依赖、部署服务、编排容器、管理云资源、处理安全策略，这些 "让软件活起来" 的脏活累活，才是真实开发的大头。而它们，几乎都发生在同一个地方：终端。
NANO滤波器是一种新的非线性贝叶斯状态估计方法，它不依赖线性化模型，而是将预测和更新步骤转化为优化问题。这种方法在高斯分布空间中使用自然梯度，更精确地逼近最优后验，同时利用Stein引理避免显式求导，提升鲁棒性。
Claude新模型要来了？据悉，Sonnet-5已经现身，下一代神级模型Fennec最快下周上线！而且，Mythos 5.1或6，已经在内部完成训练，Mythos升级版仅用60天跨代诞生。全面封锁，反而让Anthropic的迭代疯狂加速了！
就在最近，OpenAI扔出一篇重磅论文。他们发现，只教AI好好看病，它写代码居然也不作弊了。方法简单到离谱：拿5%的训练数据，教模型在回答健康问题时诚实、谨慎、知错能改。
近年来，大语言模型（LLMs）在长篇视觉叙事中展现出卓越潜力，生产方式正迅速从单一模型生成转向面向生产的智能体系统。但长视频剪辑仍然是一个极难控制的长期任务。模型有时会在缺乏素材依据的情况下强行生成，甚至在面对明显断档的转场或人物不一致时依然“盲目拼接”。
我们相信，常驻型 (always-on) AI 助理的下一次飞跃，不在于把某一个模型单点调得更聪明，而在于扩展智能体的上下文 (Scaling Agent Context)—— 不断拓宽助理能够持续 "感知 — 推理 — 执行" 的范围，作为生活连接器连接用户的信息孤岛，直到它能接管用户的整个数字世界。
来自西湖大学和香港中文大学（深圳）的团队沿着这一思路提出 Drifting Preference Optimization（DrPO），把漂移场用于单步文生图模型的偏好后训练。在 DrPO 中，奖励只负责对候选图像排序，不参与反向传播。具体而言，针对同一个文本提示词，当前模型生成一组候选图像。高分样本在特征空间中产生吸引，低分样本产生排斥，并结合参考模型约束给出模型的更新方向。
如今，CameraSquad 的出现，让这种多视角一致的视频生成与 3D 世界状态构建成为现实。近日，中国科学院大学高林研究员团队联合卡迪夫大学、香港科技大学和快手可灵团队，提出了一种面向多轨迹并行生成的相机可控视频生成方法 CameraSquad [1]，相关论文已被 ACM SIGGRAPH 2026 录用。