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开源1万小时具身智能数据，这家公司是为了什么？
为加速具身智能发展，开源数据成行业选择。1 月 6 日，简智机器人开放超 1 万小时、近百万 clips 的“10Kh RealOmni - Open DataSet”，规模大、质量高、泛化强，还介绍了其数据生产链条。
5秒完成3D场景编辑，北大&港中文&上海AI Lab搞出VGGT-Edit，120倍加速太炸了
北大、港中文等团队提出原生3D编辑框架VGGT-Edit，不再绕回2D，直接在3D空间编辑。它采用残差场预测等机制，在DeltaScene测试集表现出色，单次编辑约5秒，最高120倍加速。
SkyReels-Audio让嘴型和音频完美匹配不再难
音频驱动的动态人脸生成研究较少，昆仑万维提出SkyReels - Audio框架，基于预训练视频扩散变换器构建，支持无限长度视频生成与编辑，采用混合课程学习等策略，保障视频视觉保真度和时间一致性。
谢赛宁与Jaakkola团队重磅研究：无数据Flow Map蒸馏
麻省理工学院Tommi Jaakkola和纽约大学谢赛宁团队联合研究，提出无需数据、仅从先验分布采样实现flow map蒸馏的新方法。该方法可规避“教师 - 数据不匹配”风险，在ImageNet实验中表现出色。
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。
米哈游蔡浩宇AI公司首个视频模型曝光了
米哈游蔡浩宇的AI公司Anuttacon首个视频模型LPM 1.0曝光。它可通过多模态形式生成动态角色，有超绝情绪演绎、实时视频生成等能力，背后技术架构复杂，目前未正式上线。
ICML 2025 | 如何在合成文本数据时避免模型崩溃？
随着生成式AI发展，合成数据成大模型训练重要部分，但可能引发“模型崩溃”。ICML 2025会议上，上交大等团队剖析此问题，提出Token - Level Editing策略，避免模型崩溃，实验验证了其有效性。
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。
全面评估多模态模型视频OCR能力，Gemini 准确率仅73.7%
MME - VideoOCR团队评估多模态大模型（MLLM）视频OCR能力。构建精细任务体系和高质量数据集，评测18个主流MLLM。即便如Gemini - 2.5 Pro，准确率仅73.7%，暴露出MLLM在视频OCR领域能力局限。
视频模型也能推理，Sora2推理能力超过GPT-5
DeepWisdom团队研究发现视频生成模型能推理，在空间类任务上比图文模型更擅长。团队推出VR - Bench基准测试，构建客观评分体系。实验显示视频模型在空间推理有优势，相关代码和数据集已开源。