刚刚，Meta又从OpenAI挖来一员猛将——宋飏，扩散模型领域的核心人物，DALL·E 2技术路径的早期奠基者。他已正式加入Meta Superintelligence Labs，担任研究负责人，直接向他的师兄赵晟佳汇报。
近期，北京大学与字节团队提出了名为 BranchGRPO 的新型树形强化学习方法。不同于顺序展开的 DanceGRPO，BranchGRPO 通过在扩散反演过程中引入分叉（branching）与剪枝（pruning），让多个轨迹共享前缀、在中间步骤分裂，并通过逐层奖励融合实现稠密反馈。
蛋白质设计，迎来新里程碑！就在刚刚，诺奖得主、蛋白质设计先驱 David Baker 团队发布了原子级的蛋白质扩散模型RFdiffusion3（RFD3）。作为一种蛋白质扩散模型，RFdiffusion3能在包含配体、核酸以及其他非蛋白质原子集合的背景下生成蛋白质结构，是首个真正意义上的全原子扩散模型。
AI图像编辑技术发展迅猛，扩散模型凭借强大的生成能力，成为行业主流。 但这类模型在实际应用中始终面临两大难题：一是“牵一发而动全身”，即便只想修改一个细节，系统也可能影响到整个画面；二是生成速度缓慢，难以满足实时交互的需求。
浙江大学与哈工大（深圳）联合推出SafeMVDrive，利用扩散模型结合VLM实现批量化多视角真实域的安全关键视频生成。该方法在保持画质与真实感的同时，显著增强了驾驶场景的危险性。生成的场景用于端到端自动驾驶系统的极限压测，可使得模型的碰撞率提升50倍。
自回归模型，是 AIGC 领域一块迷人的基石。开发者们一直在探索它在视觉生成领域的边界，从经典的离散序列生成，到结合强大扩散模型的混合范式，每一步都凝聚了社区的智慧。
在机器人操作任务中，预测性策略近年来在具身人工智能领域引起了广泛关注，因为它能够利用预测状态来提升机器人的操作性能。然而，让世界模型预测机器人与物体交互的精确未来状态仍然是一个公认的挑战，尤其是生成高质量的像素级表示。
Token危机真的要解除了吗？ 最新研究发现，在token数量受限的情况下，扩散语言模型的数据潜力可达自回归模型的三倍多。
上海人工智能实验室等团队提出Lumina-mGPT 2.0 —— 一款独立的、仅使用解码器的自回归模型，统一了包括文生图、图像对生成、主体驱动生成、多轮图像编辑、可控生成和密集预测在内的广泛任务。
近年来，扩散模型在图像与视频合成领域展现出前所未有的生成能力，为人脸生成与编辑技术按下了加速键。特别是一张静态人脸驱动任意表情、姿态乃至光照的梦想，正在走向大众工具箱，并在三大场景展现巨大潜力
