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让AI作画自己纠错！随机丢模块就能提升生成质量，告别塑料感废片
来自清华、阿里等的团队推出S² - Guidance方法，通过随机丢弃网络模块动态构建子网络实现自我修正。它避免了其他方法繁琐调参，在文生图和文生视频任务中显著提升生成质量与连贯性，且计算高效。
上下文记忆力媲美Genie3，且问世更早：港大和可灵提出场景一致的交互式视频世界模型
交互式长视频生成缺乏稳定场景记忆，制约下游应用落地。Google DeepMind的Genie 3有强场景一致性但未公开技术细节。港大和可灵提出的Context as Memory模型，上下文记忆力媲美Genie 3且投稿更早，还提升了计算效率。
太强了 Yan！腾讯打造的全能交互视频生成引擎
腾讯提出的面向交互式视频生成的基础性框架 Yan，集 AAA 级模拟、多模态生成和多粒度编辑于一体，为下一代 AI 内容引擎提供可行路径，但也面临长时视频视觉一致性不足等问题。
DeepMind 没舍得开源的 Genie 3，被昆仑万维放出来了
过去一周世界模型赛道热度高涨，DeepMind发布的Genie 3未开源，昆仑万维却在8月12日推出自研升级版Matrix - Game 2.0并完整开源。它定位产业化，能让世界模型从实验室走向生产线，还带来盈利模式转变。
从工业革命看AI对就业的冲击：脑力劳动贬值、结构性失业、生产力提升、财富再分配
文章从短期、中期、长期分析AI对就业的影响，指出短期部分白领岗位受冲击，中期职业结构重构，长期会面临财富分配难题。还提到AI会造成结构性失业，解决分配问题很关键。
突破全模态AI理解边界：引入上下文强化学习，赋能全模态模型“意图”推理新高度
在多模态大语言模型应用多元的当下，对模型理解人类意图需求迫切。阿里巴巴通义实验室团队推出HumanOmniV2，解决现有推理路径问题，其相关代码等开源，在多基准数据集成果突破性领先。
VLA爆发！从美国RT-2到中国FiS-VLA，机器人「即知即行」的终极进化
2025年具身智能爆火，VLA模型成核心。从美国RT - 2到中国FiS - VLA，VLA硬核进化。谷歌、微软等有重要成果，中国智平方等企业也不断创新，FiS - VLA性能超现有方法，VLA正重塑机器人与人类交互未来。
SGLang 推理引擎的技术要点与部署实践｜AICon 北京站前瞻
SGLang 是开源推理引擎，截至 2025 年 6 月，GitHub 近 15K Stars，月均下载量超 10 万次，被多个行业巨头采纳。InfoQ 专访其核心开发者尹良升，他分享关键技术等内容，6 月 27 - 28 日他将在 AICon 演讲。
DeepSeek开源的文件系统，是如何提升大模型效率的？
2月28日，DeepSeek开源高性能分布式文件系统3FS以解决人工智能训练和推理挑战。介绍了分布式文件系统优势，深入解读3FS的组件、CRAQ协议等，还探讨其与其他系统差异及性能相关问题。
告别「解码器饥饿」！中国科学院NeurIPS推SpaceServe，高并发克星
中国科学院计算技术研究所入选NeurIPS 2025的论文提出SpaceServe架构，将LLM推理P/D分离扩展至多模态场景，通过EPD三阶解耦与「空分复用」，解决MLLM推理行头阻塞难题，在Qwen2 - VL系列模型实测中表现出色。