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何恺明带大二本科生颠覆扩散图像生成：扔掉多步采样和潜空间，一步像素直出
何恺明团队提出新方法Pixel Mean Flow（pMF），突破传统扩散模型/流模型限制，砍掉多步采样和潜空间，一步在像素空间生成图像，在ImageNet不同分辨率上取得佳成绩，还介绍了核心设计、实验结果对比等。
机器人连续叠衣120分钟！仅用0.9B参数实现五大SOTA｜清华AIR & 上海AI Lab开源
清华大学智能产业研究院与上海人工智能实验室联合发布通用跨本体具身基座模型X-VLA。它是首个实现120min无辅助自主叠衣的全开源模型，仅0.9B参数量就在五大权威仿真基准刷新纪录。
Anthropic 深夜祭出 Claude Sonnet 4.5，能自主连续工作 30 小时！CEO：它更像你的同事
昨夜凌晨，Anthropic 推出新一代模型 Claude Sonnet 4.5，官方称其是世界上最好的编码模型等。它能自主连续工作 30 小时，还同步推出多项产品功能更新及 Claude Agent SDK 开发工具包。
加速200倍，单显卡1.8秒生成5秒高清视频！清华与Vidu解开了视频扩散模型的速度枷锁
清华、生数科技与伯克利联手用TurboDiffusion解开视频扩散模型速度枷锁。它改造注意力机制、引入步数蒸馏和量化策略，在多模型测试中加速100 - 205倍，且画质几乎无损。
解码提速15.1倍、多任务性能不降：复旦&引望WAM-Diff2打通自动驾驶VLA自回归—扩散转换
视觉-语言-动作（VLA）模型是端到端自动驾驶主流技术，但自回归解码架构有瓶颈。复旦大学与引望智能联合提出WAM-Diff2，实现自回归VLA向离散扩散模型迁移，解码加速15.1倍，多任务性能不降。
VoxCPM2：无tokenizer语音合成，高保真声音克隆
VoxCPM2突破传统TTS系统局限，直接操作连续声学特征，保留音色纹理更完整。基于扩散自回归架构，有硬核技术指标，提供三种克隆模式，性能佳，生态完善，微调便捷，但也存在安全风险。
ICLR 2026 | ESC — 解构一步生成，厘清细节，探寻本质
西湖大学研究人员针对一步扩散生成模型复杂性问题，提出统一设计框架，对代表性模型进行组件级分析，定位关键误差来源，提出ESC变体，在ImageNet 256×256上取得优异成果。
HOIDiNi：一句话驱动虚拟人高精度操作物体
特拉维夫大学提出HOIDiNi，这是文本驱动的扩散框架，用于生成人体 - 物体交互动作。它引入扩散噪声优化，能兼顾真实感与物理正确性。不过它泛化能力待拓展、生成速度慢，未来需提升效率等。
ICML 2026获奖论文揭晓：黄高团队获杰出论文，A3C算法获时间检验奖
ICML 2026公布最佳论文奖项，共10篇获奖，涵盖杰出论文奖、杰出立场论文奖等。此次评选严格，经多轮筛选。获奖论文涉及扩散式大语言模型、扩散模型采样算法等多个领域。
视觉生成的另一条路：Infinity 自回归架构的原理与实践
本文整理自字节跳动韩剑在AICon 2025北京站的分享，以Infinity为例介绍自回归视觉生成原理，对比其与扩散模型，展示Infinity升级方案成果，它在高分辨率文本到图像任务能与扩散模型竞争。