在多模态生成领域，由视频生成音频（Video-to-Audio，V2A）的任务要求模型理解视频语义，还要在时间维度上精准对齐声音与动态。早期的 V2A 方法采用自回归（Auto-Regressive）的方式将视频特征作为前缀来逐个生成音频 token，或者以掩码预测（Mask-Prediction）的方式并行地预测音频 token，逐步生成完整音频。
今年三月，Liam Fedus 在推特上宣布离开 OpenAI。这条推文的影响力超出了所有人的预期——硅谷的风投们几乎是立刻行动起来，争相联系这位 ChatGPT 最初小团队的核心成员、曾领导 OpenAI 关键的后训练部门的研究者，他的离职甚至一度引发了一场“反向竞标”。
OpenAI前研究副总裁Liam Fedus与DeepMind材料科学领军者Ekin Cubuk共创Periodic Labs，以一轮高达3亿美元的种子融资走出隐身模式，震惊硅谷。然而，曾给出祝福的前东家OpenAI，并未参与本轮投资。
OpenAI的后训练负责人和DeepMind的另一位AI4S大佬，双双离职并成立了一家AI4S公司Periodic Labs，专注于用AI Agent改造传统科研，助力攻克室温超导等世纪难题。目前该公司已获3亿美元融资。
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据知情人士透露，风投公司Andreessen Horowitz 已同意牵头向材料科学人工智能初创公司 Periodic Labs 投资 2 亿美元。
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当整个 AI 视觉生成领域都在 Transformer 架构上「卷生卷死」时，一项来自北大、北邮和华为的最新研究却反其道而行之，重新审视了深度学习中最基础、最经典的模块——3x3 卷积。
当产品团队还在为等待 4-6 周的 A/B 测试结果而焦虑时，一家名为 Blok 的初创公司正在用 AI 虚拟用户彻底颠覆这一传统模式。他们让产品测试从"weeks"压缩到"hours"，从"reactive"转向"predictive"，这不仅仅是效率的提升，更是产品开发哲学的根本性变革。
JEPA-2（V-JEPA 2）是Meta最新推出的视频世界模型，采用视图嵌入预测（Joint Embedding Predictive Architecture）框架进行自监督预训练。
