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Soul App 又又又开源了！这次是实时交互数字人，支持小时级长视频甚至无限时长！
Soul App 新开源实时数字人项目 SoulX-LiveAct，解决 AR 扩散模型流式生成稳定性问题。它实现 20 FPS 实时流式推理，延迟 0.94 秒，支持无限时长，有恒定显存等亮点，可用于多场景。
Bug变奖励：AI的小失误，揭开创造力真相！
最新研究发现，AI的「创造力」并非额外能力，而是架构副作用。扩散模型本应是复制机器，却画出奇怪图像。研究者基于规则构建数学系统，证明了这一观点，还推测人类灵感或许同理。
BLIP3-o统一图像生成与理解，多模态融合趋势显现
BLIP3 - o致力于统一图像理解和生成，提升生成质量与效率。它融合自回归和扩散模型，采用CLIP + Flow Matching架构等。经训练，在图像理解和生成任务表现佳，指令微调效果显著。
谢赛宁团队新作：不用提示词精准实现3D画面控制
谢赛宁团队新发布的Blender Fusion框架，结合图形工具 (Blender) 与扩散模型，让视觉合成不再仅依赖文本提示，实现精准画面控制。其核心是对现有技术高效组合，还透露两项训练技巧提升泛化性。
惊艳！GitHub 开发者一键接入！4.2k star 项目 Champ，用一张照片秒变动画
Champ项目致力于从一张静态人物图生成人体动画，将3D参数化人体模型引入扩散模型。它解决了传统动画效果不真实等痛点，有诸多核心功能，技术优势明显，在多领域有高应用价值。
BLIP3-o统一图像生成与理解，多模态融合趋势显现
BLIP3 - o致力于统一图像理解和生成、提升生成质量和效率。它融合自回归与扩散模型，采用CLIP + Flow Matching架构等技术亮点。经训练，在图像理解和生成任务表现出色，指令微调效果显著。
告别Transformer！北大、北邮、华为开源纯卷积DiC：3x3卷积实现SOTA性能，比DiT快5倍！
北大、北邮和华为研究提出纯卷积扩散模型 DiC，抛弃自注意力机制回归 3x3 卷积。它性能超 DiT，推理速度快 5 倍，证明精心设计的卷积网络在生成任务中也能表现卓越。
摩尔线程天使投资人：对近期AI的四十个观察
摩尔线程天使投资人王捷整理关于AI经济四十个问题，涵盖模型发展、经济影响、就业冲击等方面，如Scaling Law收敛、AI扩散时间、数字层机制等，为探讨AI经济提供观察视角与分析框架。
中美 NeoLab 对话：模型和 Agent 如何实现「持续学习」？
在新加坡 AGI Playground 2026 舞台上，AMI Labs 林敏和 Mind Lab Andrew Chen 深度对谈，探讨 Agent 如何将经验转化为能力、持续学习。两人对持续学习给出不同答案，还讨论记忆、学习等基础问题及解决办法。
无需训练，直接「算出」最强AI！理想汽车发现端侧Scaling Law
理想汽车基座模型MindVLA团队与国创决策智能技术研究所联合发布论文，提出面向端侧大语言模型的「硬件协同设计扩展定律」，解决大模型部署在端侧设备的难题，实现软硬协同设计，提升模型性能和研发效率。