「实时流扩散」共找到 723 篇相关文章
刚刚，机器人练成了宁次的「白眼」：∞帧画面边看边3D重建我们的世界！
蚂蚁灵波开源的LingBot - Map模型实现无尽流，可看∞帧视频稳定实时3D重建。它打破“既要实时、又要记路、还要省显存”的不可能三角，在多项测试中表现优异，补齐具身智能关键拼图。
都在问世界模型怎么落地，PixVerse把答案做成了「好玩」
互动式娱乐市场正在爆发，PixVerse推出实时视频世界模型R2版本。该版本让用户真正和世界交互，解决实时视频世界模型持续scaling问题，从内测case来看玩法丰富，其底层技术也有大幅改进。
告别多奖励跷跷板：Flow-OPD将多教师OPD带入图像生成
中国科学技术大学等机构团队提出Flow - OPD，这是首个将OPD引入流匹配模型的统一多任务后训练框架。它解决了流匹配模型后训练对齐中多任务的梯度冲突等问题，效果良好，未来有多个拓展方向。
刚刚，DeepMind经典巨作再封神！ICML 2026大奖公布
ICML 2026大奖公布，杰出论文奖中两篇扩散模型论文获奖，立场论文奖指出AI安全工具被挪用问题。时间检验奖颁给DeepMind经典论文。获奖名单显示扩散模型研究热，AI安全需审视，AI研究进入深度清理阶段。
高精度全身操控！从文本输入生成全身操控物体的动作
物体操控的整体动作生成是具广泛应用但极具挑战的任务，核心挑战在于手部与身体协调及关节式物体操控精度。香港大学提出协同扩散噪声优化框架CoDA，优化三个专用扩散模型，还采用BPS统一表示提高交互精度。
ICML26 | 浙江理工大学马啸讲师和南京大学李武军教授课题组联合提出EMCES：为强化学习合成更有价值的样本
强化学习获取高质量样本成本高、风险大，现有基于扩散模型的样本增强方法有局限。浙江理工大学马啸讲师和南京大学李武军教授课题组提出 EMCES，将情景记忆机制引入可控扩散模型，提升下游强化学习算法表现，论文已被 ICML2026 录用。
2位斯坦福顶流博士，携手具身创业
具身智能领域影响力最大的两位博士赵子豪与迟宬联合创办机器人公司Sunday，将于11月19日发布产品。公司信息神秘，技术走全栈路线，两位创始人技术强、人脉广，且获风投支持。
大模型幻觉检测新方法：实时高亮不确定内容
来自苏黎世联邦理工学院等机构团队，开发流式幻觉检测器，能在生成过程中即时标记幻觉实体。核心是识别具体“实体”是否虚构，实验表现出色，团队已将数据集和代码开源，有局限但应用前景好。
Agent 开发范式演进：从环境工程出发，“简化”多源实时上下文
本文整理自阿里云沈林在2026中国生成式AI大会分享。探讨企业级Agent落地瓶颈，指出关键在上下文供给能力，围绕信息完备性等五维度，介绍EventHouse如何让Agent接入业务环境，强调构建上下文体系重要性。
扩散架构 or「NoThinking」，AI 对话的「1Hz 壁垒」如何突破？
当红通用人形机器人公司 1X 的 AI 副总裁 Eric Jang 提出「智能频谱」概念，阐述当前 AI 面临的「1Hz 壁垒」及实现「Ultra Instinct」能力的先决条件。不同推理方案有望解决部分问题，但通用智能体仍有瓶颈。