2025年，人工智能领域正在经历一场由LLM Agent引发的深刻变革，不管普通人的衣食住行还是研究者的尖端研究，都很难不受Agent的影响。
“创业公司不要浪费一分钱去训练底层模型”、“所有的应用都是套壳应用，关键是如何构建长期壁垒”。
SANA-Sprint是一个高效的蒸馏扩散模型，专为超快速文本到图像生成而设计。通过结合连续时间一致性蒸馏（sCM）和潜空间对抗蒸馏（LADD）的混合蒸馏策略，SANA-Sprint在一步内实现了7.59 FID和0.74 GenEval的最先进性能。SANA-Sprint仅需0.1秒即可在H100上生成高质量的1024x1024图像，在速度和质量的权衡方面树立了新的标杆。
在三维数字内容生产领域，三角形网格作为核心的几何表示形式，其质量直接影响虚拟资产在影视、游戏和工业设计等应用场景中的表现与效率。
在视觉强化学习中，许多方法未考虑序列决策过程，导致所学表征缺乏关键的长期信息的空缺被填补上了。
由于 DeepSeek R1 和 OpenAI o1 等推理模型（LRM，Large Reasoning Model）带来了新的 post-training scaling law，强化学习（RL，Reinforcement Learning）成为了大语言模型能力提升的新引擎。然而，针对大语言模型的大规模强化学习训练门槛一直很高：
你是否曾对着一个繁复的AI框架，无奈地想："真有必要搞得这么复杂吗？"在与臃肿框架斗争一年后，Zachary Huang博士决定大刀阔斧地革新，剔除所有花里胡哨的部分。于是Pocket Flow诞生了——一个仅有100行代码的超轻量级大语言模型框架！
当你翻开相册，看到一张平淡无奇的风景照，是否希望它能更温暖、更浪漫，甚至更忧郁？现在，EmoEdit 让这一切成为可能 —— 只需输入一个简单的情感词，EmoEdit 便能巧妙调整画面，使观众感知你想传递的情感。
你是否注意过人类观察世界的独特方式？
最近，AI 公司 Databricks 推出了一种新的调优方法 TAO，只需要输入数据，无需标注数据即可完成。更令人惊喜的是，TAO 在性能上甚至超过了基于标注数据的监督微调。
