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AI生图大洗牌！流匹配架构颠覆传统，一个模型同时接受文本和图像输入

AI生图有新突破，新模型FLUX.1 Kontext用流匹配架构，与此前技术不同，能接受文本和图像输入。其来自Black Forest Labs，有编辑和生成能力，还具备4个特性，第三方测试也给出提示词使用技巧。

百度蒸汽机 2.0 迎来重磅升级，推出行业首个通用 AI 长视频生成功能，突破时长限制，引入交互式需求表达功能。它解决了传统视频生成痛点，在多个维度优化创新，还带来商业应用新可能。

近年来，基于多模态大语言模型的GUI智能体在自动化操作上虽有进展，但任务步数超10 - 15步时成功率断崖下跌。研究人员提出LongHorizonUI框架，构建LongGUIBench评测基准，推动GUI自动化在复杂场景落地。

Transformer架构核心作者之一Llion Jones团队开源新技术DroPE，可丢弃位置嵌入扩展上下文，解决RoPE长序列处理缺陷，在多模型实验中表现卓越。该团队来自Sakana AI，此前还有相关研究成果。

哈工深张正团队联合多团队发布论文，提出 NaLaFormer 框架，解决线性注意力两大核心缺陷，保持线性复杂度同时精度超越，在多任务表现出色，如超分任务显存降 92.3%。

字节Seed提出M3 - Agent，这是首个融合实时视听输入、类人记忆构建与自主推理的多模态智能体。它模仿人类记忆机制，解决长视频理解痛点，已被CVPR 2025收录并开源代码，为通用人工智能奠定基础。

本文从中兴通讯无线研究院「大模型深潜」团队切入，介绍了首创的「LLM自适应题目难度蒸馏」方法，该方法围绕「模型 - 数据动态匹配」提出了一条完整的CoT构建流程，显著提升了长CoT语料的质量。

在多模态大模型后训练浪潮中，现有方法多以文本为中心。MMLab@南洋理工大学提出Visual Jigsaw，将拼图任务用于后训练，让模型不依赖标注强化视觉感知与理解，在图片、视频和3D模态验证有效。

传统Best-of-N方法中的奖励模型成本高、速度慢，限制技术普及。上海交通大学等校研究者提出轻量级技术SWIFT，直接监听模型内部隐藏状态判断信心，效率、准确率等表现出色，为AI发展提供新范式。

香港中文大学、字节跳动Seed和斯坦福大学团队提出SeqPO - SiMT框架解决同声传译“质量 - 延迟”权衡问题。该方法将同传建模为序贯决策过程，优化决策序列，实验显示其性能直逼离线翻译。