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扩散语言模型真的会比自回归好？理论分析结果可能恰恰相反

北京大学和蚂蚁集团研究表明，扩散语言模型虽理论上有并行生成优势，但实践中在某些任务推理成本更高。研究通过实验对比，分析了扩散与自回归模型在不同评估指标下的效率，指出选择模型要视任务需求。

本文介绍AI视频生成Agent Medeo 1.0版本，它支持短或超长提示词，泛化性好，多种垂类视频都能做。文中介绍其基础操作、展示案例和提示词，还剖析了能兼顾质量与灵活度的原因，目前产品在内测将全量上线。

本文介绍新加坡国立大学xML团队的论文，梳理离散扩散方向研究图谱，对比自回归局限与离散扩散优势，阐述数理基础、模型生态、训练与推理技术，还提及应用及未来方向，显示其对自回归范式的替代潜力。

空间音频技术成提升沉浸式体验关键，但现有技术未充分利用360°全景视频空间信息。OmniAudio研究可直接从360°视频生成空间音频，相关代码和数据集已开源，虽有局限但前景好。

2026年AI视频行业内容产出增长迅猛，但成本上涨、生成慢等问题凸显。生数科技的Vidu Q3模型全面升级，生成速度提升5倍、价格降低，适配多场景，为AI视频普惠工业化提供范例。

AI视频进入“加速度”时代，拍我AI（PixVerse）V5 Fast上线。其生成速度提升超30%，还推出Modify精修功能，支持万物替换、局部修改、人物编辑等，让AI视频从一次性生成走向可反复打磨。

视频编辑门槛高、现有方法开销大且效果不佳。西湖大学AGI Lab团队提出无需训练的FlowDirector框架，可将基于流的视频生成模型改造成编辑工具，质量高、功能广、开销低，解决了时序、结构和编辑幅度问题。

Video-Bench视频评估框架由上海交通大学、斯坦福大学等团队提出，能让MLLM像人一样评估视频。它构建双维度评估框架，引入链式查询和少样本评分技术，突破现有评估方法限制，更全面智能地评分。

实时视频世界模型成热门，Loopit发布的实时互动世界模型Zing - 0.5在评测中获第一且已开源。该公司提出独特观点，认为实时视频非世界，互动应“模应一体”，还指出抵达端到端终局的新路径。

港科大、港中文、清华和快手可灵团队提出全新视觉框架UnityVideo，统一训练多种视觉模态，让模型更懂物理规律，视频生成更真实可控，还实现零样本泛化，在多任务表现优异。