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ACL 2026｜证据摊开看，场景图画清：让流式视频大模型拿捏「何时开口」
随着多模态和大语言模型发展，人类与 AI 交互走向共生。现有视频大模型难把握响应时机，西北工业大学等团队在 ACL 2026 提出 Response - G1 框架，实验显示其提升了模型性能。
AI 模特时代到来：字节x清华推出商用级视频换装模型DreamVVT，保真度显著领先SOTA
字节跳动智能创作团队联合清华推出视频换装模型DreamVVT，基于Diffusion Transformer构建，用两阶段设计解决复杂场景痛点，支持多种输入，在保真度和时序稳定性上领先SOTA。
正式开源！motion-anything：免费版 Figma Motion + 无水印动效视频工坊来了
Open Design团队开源motion-anything，这是一款开源动效引擎，让动效活在真实网页上，可随时编辑。自带庞大动效生态，支持多种触发和动法，有视频工坊且无水印导出，还解决了动效领域四大痛点。
拍我AI V5模型发布，AI视频的“不可能三角”被解开了？
拍我AI推出V5模型，一上架就到Artificial Analysis榜单前列。它在多维度升级，维持速度和性价比优势，试图解开AI视频生成“不可能三角”。文章实测其运动、二次元、商业等场景表现，还提及速度与价格优势。
每帧Sora级震撼！Midjourney首个视频模型登场，超逼真大片首测来袭
Midjourney首个AI视频模型V1上线，每月10美金可体验20秒。其视觉效果惊艳，能媲美Sora等，还能一键让图像动起来。成本低，提供多种模式与设置，有技术愿景，未来将完善模块。
对话清华商宇丨从生成视频到支撑行动，世界模型需要新的评测标准
文章围绕清华团队提出的 WorldArena 评测框架展开。它针对具身世界模型，对过去沿用视频生成的评测逻辑重新审视，从视觉质量和功能性任务两维度评估，推动世界模型从‘生成世界’迈向‘使用世界’。
卡帕西预言成真！华人团队开源全AI操作系统：神经网络模拟Windows，预测下一帧屏幕图像
大神卡帕西曾预言“AI时代的图形用户界面”，受此启发，华人团队提出NeuralOS，靠RNN和渲染器模拟Windows，能预测下一帧屏幕图像。虽对键盘精细操作处理欠佳，但已开源，有在线体验版。
北大字节开源首个时空推理视频模型！思考过程全透明，性能超越GPT-4o
北大和字节联合团队推出开源模型Open-o3 Video，将显式时空证据嵌入视频推理全过程，采用non-agent架构，性能超越GPT - 4o等闭源模型。该模型构建了STGR语料体系，采用双阶段训练，实验表现优秀。
突破高分辨率图像推理瓶颈，复旦联合南洋理工提出基于视觉Grounding的多轮强化学习框架MGPO
先进多模态大模型处理高分辨率图像有瓶颈，复旦和南洋理工研究者提出基于视觉Grounding的多轮强化学习方法MGPO，能让模型精准推理，还可使模型从答案反馈中涌现视觉定位能力，避免依赖昂贵标注。
让AI打游戏！能玩1000多款游戏，英伟达用4万小时视频训练出通用基础模型NitroGen
NVIDIA发布NitroGen模型，利用40000小时带按键显示的游戏视频，构建视觉-动作数据集，训练出能玩超1000款游戏的通用基础模型，在跨游戏泛化和微调任务中表现卓越，为具身智能发展提供新思路。