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Unsloth宣布更新，可免费用强化学习训练视觉大模型Qwen2.5-VL-7B
Unsloth宣布更新，支持视觉/多模态模型强化学习训练，含Gemma 3和Qwen2.5 - VL。其独特机制使VLM RL训练速度提升、显存占用降90%等。还引入GSPO算法，能在免费Colab T4 GPU训练Qwen2.5 - VL - 7B。
实时生成视频！StreamDiT每秒16帧，单卡生成
现有文本生成视频模型多为离线生成，无法满足实时交互需求。加利福尼亚大学与Meta联合提出StreamDiT模型，采用流匹配等方法，蒸馏模型可单卡每秒16帧实时生成512p视频，不过仍有伪影问题。
SIGIR 2025 | 视频检索新范式！北邮、北大等联合提出AV-NAS：首个音视频哈希搜索架构，让Mamba与Transformer自动“组队”
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。
视频生成一长就漂移竟是前序帧「太干净」惹的祸！研究揭示共享噪声水平才是长视频稳定关键
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。
重磅开源！首个全异步强化学习训练系统来了，SOTA推理大模型RL训练提速2.77倍
清华大学和蚂蚁技术研究院联合团队开源全异步强化学习训练系统 AReaL-boba²，坚持“全面开源、极速训练、深度可定制”理念，实现异步 RL 训练，训练速度最高提升 2.77 倍，支持多轮智能体强化学习训练。
刚刚，美团推出 136 亿参数视频生成模型
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。
LLM学习笔记：最好的学习方法是带着问题去寻找答案
文章总结拓展Andrej Karpathy教学视频，分析大模型聊天流程与原理，介绍LLM训练步骤，包括预训练、后训练和强化学习，还提及主流特性应用，如文件上传、网络搜索，强调带问题学习的重要性。
LeCun出手，造出视频世界模型，挑战英伟达COSMOS
训练有效世界模型面临数据、任务难度、算力消耗和评估等难题。Meta研究者提出通用视频世界模型DINO - world，可预测未来帧，在多方面有优势，实验显示其性能显著，能降低对标注数据需求。
首个多人对话视频生成框架MultiTalk，角色有表情还能互动
现有音频驱动人体动画方法多聚焦单人，处理多音频流能力弱、指令跟随有局限。中山大学提出多人对话视频生成新框架MultiTalk，介绍了技术原理，演示效果显示其指令跟随能力强、伪影少。
超越Runway！Adobe发布新神器：P视频比P图还简单
Adobe联合多高校推出AI模型EditVerse，它将图片和视频编辑整合，解决传统视频编辑复杂、数据稀缺问题。通过通用视觉语言、上下文学习能力和知识迁移，其效果超Runway，还展现涌现能力。