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源神阿里！图像生成Ovis-Image再开源，7B小参数媲美GPT-4o和20B开源模型
阿里Ovis团队发布Ovis - Image，7B参数文本到图像模型，在文本渲染任务媲美GPT - 4o和20B + 开源模型。它架构优化、数据工程精细、训练范式独特，实测数据表现佳，显存占用低、推理快。
80%美国AI初创靠中国开源模型“吃饭”！a16z投资人震惊，全球开源榜前16名全被中国包揽
Reddit上“中国开源AI模型席卷美国初创”帖子爆火。a16z合伙人Martin Casado称80%美国AI初创融资路演用中国开源模型。Design Arena榜单前16名开源模型全是中国的，中国开源模型优势尽显。
清华联手英伟达打造扩散模型新蒸馏范式！视频生成提速50倍，4步出片不穿模
清华大学朱军教授团队与NVIDIA Deep Imagination研究组联合提出分数正则化连续时间一致性模型（rCM），将连续时间一致性蒸馏扩展至大模型，解决现有方法瓶颈，提升推理速度兼顾质量与多样性。
VEGA-3D：释放视频生成模型中的隐式3D知识，重塑3D场景理解与具身交互
华中科技大学与百度联合提出VEGA - 3D，释放视频生成模型隐式3D知识。它将视频生成模型作‘潜在世界模拟器’，用自适应门控融合机制，提升场景理解等任务表现，无需额外3D标注数据。
通向世界模型关键一步：EX-4D来了，实现单目视频到自由视角生成
去年Sora等模型革新视频生成领域，相机可控的视频生成技术是构建世界模型核心。但从单视角生成极端视角视频是难题，PICO - MR团队提出EX - 4D，能从单目视频生成新视角视频，多方面表现出色。
NUS LV Lab新作｜FeRA：基于「频域能量」动态路由，打破扩散模型微调的静态瓶颈
在大模型时代，参数高效微调（PEFT）已成为迁移大规模扩散模型至下游任务的标准范式。但现有微调方法多采用「静态」策略，忽略扩散生成过程内在规律。新加坡国立大学LV Lab等机构提出FeRA框架，通过频域能量动态路由，实现高效微调。
顶级视频模型半衰期只有 30 天，但生成式媒体 infra 公司的收入却在一年增长了 60 倍
文章聚焦生成式媒体 infra 公司 fal.ai，其借统一 API 和云端平台让开发者高效调用多模态模型。深入分析其成功因素，如早期押注生成式视频、优化算力和成本、构建生态等，还探讨用户使用模式与行业发展趋势。
斯坦福提出新的RL范式，让3B模型的Agent超越Claude、GPT-4
斯坦福提出新的RL范式，让小模型Qwen2.5 - 3B经训练后性能超越Claude - 3.5 - Sonnet等大模型。论文解决了RL在代理环境中可变时长动作优化偏差和稀疏奖励两大挑战，为AI代理发展指明方向。
“现代 AI 九成突破都来自我们！”面对核心团队被挖，谷歌 DeepMind 掌门人的回应挺硬
谷歌股价下跌，核心团队被挖，引发对其大模型地位的担忧。但 DeepMind 创始人哈萨比斯回应有底气，谈技术观点，如靠文本模型难以实现 AGI，智能需理解物理世界，还提及水印、创意等问题。
114B参数、6B激活，Sand.ai刚刚把全球首个千亿MoE视频生成模型开源了
Sand.ai团队开源全球首个千亿MoE视频生成模型MAGI - 2 - preview，总参数114B，单次前向激活约6B，成本低效果好。该模型解决了视频生成Scaling难题，架构、系统设计出色，开源将改变行业规则。