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用流匹配（Flow Matching）或扩散模型（Diffusion Models）生成一张手写数字图像、一段 DNA 序列，通常需要从噪声出发，经过多步采样才能得到结果。每一步都要调用模型，生成质量逐渐改善，计算开销也随之增加。
多轮图像编辑允许用户通过连续指令，逐步调整同一张图片中的物体、外观与场景。随着图像生成进入交互创作，用户需要根据中间结果继续修改，模型也需要在完成新要求的同时，保留此前已经确认的内容。
乔布斯心中的Siri，这次可能真的走进现实了。
随着递归自我改进（Recursive Self-Improvement，RSI）受到关注，智能体如何从交互经验中持续改进自身成为研究热点。智能体记忆机制影响着这些经验能否被有效保留和利用。
过去几年，神经网络接连改写了一个又一个领域：图像生成有了 Stable Diffusion，视频生成已经能做到以假乱真，就连 3D 渲染也出现了 RenderFormer 这样的纯神经网络方法。但在高保真物理仿真上，神经网络始终没能交出令人满意的答卷，游戏、动画和机器人领域至今仍依赖需要手动调参、难以求梯度的传统求解器。
660倍的参数差距，结果小模型赢了？！
让大模型「多想一会儿」，今天几乎等同于让它多写一些字：先生成一段思维链，再给出答案。
大家好，我是天南，具身算法研究员。 前几天还在和同事吐槽 PI 的 API beta，一直觉得他们把事情想的太简单了。
机器人终于不只是知道往哪走，还知道该在哪里停、以什么方向面对目标，甚至停稳之后，就能直接上手干活。
在电子游戏里，玩家拥有一项近乎无敌的特权——无限读档（env.reset）。