一篇入围顶会NeurIPS’25 Oral的论文，狠狠反击了一把DiT（Diffusion Transformer）。这篇来自字节跳动商业化技术团队的论文，则是提出了一个名叫InfinityStar的方法，一举兼得了视频生成的质量和效率，为视频生成方法探索更多可能的路径。
研究者们提出了 FDA（Model Merging with Functional Dual Anchors）——一个全新的模型融合框架。与传统的参数空间操作不同，FDA 将专家模型的参数知识投射到输入-表征空间中的合成锚点，通过功能对偶的方式实现更高效的知识整合。
谷歌在第三天发布了《上下文工程：会话与记忆》(Context Engineering: Sessions & Memory) 白皮书。文中开篇指出，LLM模型本身是无状态的 (stateless)。如果要构建有状态的（stateful）和个性化的 AI，关键在于上下文工程。
近期，RAE（Diffusion Transformers with Representation Autoencoders）提出以「 冻结的预训练视觉表征」直接作为潜空间，以显著提升扩散模型的生成性能。
近日，来自北京大学与BeingBeyond的研究团队提出DemoHLM框架，为人形机器人移动操作（loco-manipulation）领域提供一种新思路——仅需1次仿真环境中的人类演示，即可自动生成海量训练数据，实现真实人形机器人在多任务场景下的泛化操作，有效解决了传统方法依赖硬编码、真实数据成本高、跨场景泛化差的核心痛点。
我们长期把LLM当成能独闯难关的“单兵”，在很多任务上，这确实有效。
最近，谷歌AI Studio上的一个神秘模型不仅成功识别了200多年前一位商人的「天书」账本，而且还修正了里面的格式错误和模糊表述，展现出的推理能力令历史学家震惊。
近期，阿里巴巴 ROLL 团队（淘天未来生活实验室与阿里巴巴智能引擎团队）联合上海交通大学、香港科技大学推出「3A」协同优化框架 ——Async 架构（Asynchronous Training）、Asymmetric PPO（AsyPPO）与 Attention 机制（Attention-based Reasoning Rhythm），
当好莱坞还在为预算头疼时，硅谷的AI、韩国的IP和中东的资本已经悄然联手，他们的目标是用一个全新的「导演级AI」物种，彻底重塑电影工业。
现实爽文，小扎打脸！ 2023年上半年，扎克伯格在Meta大裁员，几个月之内裁掉一万人，其中就包括由十几名科学家组成的Meta-FAIR蛋白质小组。 然而，被裁掉的几名科学家不甘心，创办了AI蛋白质公
