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Sora2不够香了！这款国产AI视频模型已经能边看边生成，生成快还互动佳

国内AI视频玩家弯道超车，百度蒸汽机（文心专精版）开卷实时流式生成。它能边看边生成，生成快还互动佳，实现生成迅速、实时交互、无限续写，重新定义AI视频生成领域。

匹兹堡大学团队提出 PhyT2V 框架，论文已被 CVPR 2025 接收。该框架不依赖重训练或大量外部数据，通过链式推理与迭代修正机制，增强主流 T2V 模型物理场景泛化与生成能力，应用前景广。

阿里通义实验室开源通用预训练框架MaskSearch，引入检索增强型掩码预测任务，兼容两种训练方法。实验显示，它在多数据集提升模型性能，小模型能媲美大模型，还验证了训练方式、策略及奖励函数的效果。

今年CVPR闭幕，何恺明现身会场并做了主题为‘走向端到端生成建模’的分享，近日其个人网页上传了该分享PPT。PPT回顾识别模型演进，探讨生成模型能否重演历史，还介绍了MeanFlow方法及成果。

这篇论文提出奖励信号像AI的“导航星”，引导模型优化行为。介绍奖励学习概念、来源、形式和策略，阐述其贯穿LLM生命周期的三个阶段，探讨奖励模型设计选择，还提及实际应用、挑战与未来方向。

卡耐基梅隆大学（CMU）和英伟达研究者提出Multiverse，这是能实现原生并行生成的新型生成模型。它解决了现有并行生成模型缺乏连贯性等问题，通过多方面协同设计构建推理模型，还开源了生态系统。

上海人工智能实验室推出多模态扩散语言模型 Lumina - DiMOO，它基于离散扩散建模，打破多模态任务壁垒。相比传统自回归架构模型，它解决了生成慢、质量受限等问题，在多项评测中夺魁。

最新研究提出合成数据全新分类框架，突破‘生成模型=合成数据’传统认知，涵盖多种方法。还按应用层次划分场景，指出合成数据面临模型坍塌等挑战，正成新型基础设施。

本文深入解读“世界模型”，虽无明确定义，但从目的出发分为表征和生成两类。前者含生物大脑、视觉和语言中心预测；后者有基于规则模拟和数据驱动生成。还探讨LLM是否为世界模型，指出各类模型相辅相成。

伊利诺伊大学香槟分校团队提出 RM - R1 框架，将奖励建模定义为推理任务。它引入推理奖励模型和链式评估准则机制，经两阶段训练，在多基准测试中表现超大规模模型，验证了推理能力对奖励模型的重要性。