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清华系DeepSeek时刻来了，硅谷沸腾！单卡200倍加速，视频进入秒级时代

清华大学TSAIL实验室与生数科技开源视频生成加速框架TurboDiffusion，引发全球AI社区热议。它能在几乎不影响生成质量的前提下，让视频生成速度飙升100 - 200倍，将AI视频带入实时生成时代。

阿里巴巴未来生活实验室团队解决多模态大模型视频推理难题，推出ReWatch数据集和ReWatch - R1模型。数据集克服现有训练数据痛点，模型用SFT + RL范式及创新奖励机制，实验成绩SOTA。

文章提出用于实时交互式长视频生成的帧级自回归框架 LongLive，解决了长视频生成在效率和质量方面的挑战，具备长视频生成、实时推理、高效微调等亮点，还给出安装、推理、训练等步骤。

北邮、北大等团队提出 AV-NAS，在多模态视频哈希领域引入 NAS，构建含 Transformer 与 Mamba 的统一搜索空间。该方法能自动发现最优跨模态融合机制，揭示音频时序建模中“CNN + FFN”结构更优，代码已开源。

自回归视频生成模型存在训推不一致导致的误差累积问题，使生成视频越往后越易出现时序漂移和画面崩坏。HiAR团队推出HiAR，通过共享噪声水平减少误差传递，还解决了动作僵化问题，实现分钟级无退化生成。

美团推出 136 亿参数视频生成基础模型 LongCat-Video，采用 MIT 开源协议。该模型覆盖文本、图像生成视频及视频续写三类任务，能生成分钟级长视频。效率高，评测数据表现佳，安装和运行简便，引网友惊叹。

文章讲述放弃不稳定的前端UI自动化操作，采用解析并复现底层API请求的方式，来解决浏览器自动化的效率与稳定性难题。介绍了OpenCLI思路、使用方法、原理，还提及自动生成CLI及应用案例，指出未来软件竞争维度将转向可调用性。

作者以AI视频爆款频出为背景，借唐朝张大麻、自身炒股经历等故事，探讨AI视频爆款复制价值、获流量人数及流量后续价值，指出创作应重持续经营，勿盲目跟风。

新加坡南洋理工大学和合肥工业大学研究人员在ICLR 2026提出REVEL任务，打造免训练DragStream方法，实现视频生成时实时拖拽编辑，支持多种操作，破解两大难题，实验显示效果、泛化性佳。

用AI做视频常遇运镜、人物走位等问题，因文生视频系统缺空间锚定能力。updream在8月17日上线「预演台」功能，通过传参考图自动生成3D白模场景，实测显示其显著减少「抽卡」次数。