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视频扩散模型新突破！清华腾讯联合实现高保真3D生成，告别多视图依赖
清华大学联合腾讯提出Scene Splatter，基于视频扩散模型，从动量视角引导其生成满足三维一致性的视频片段，提升三维场景生成效果，解决了传统方法在单张图片重建三维场景的难题。
MultiAgent架构实践：如何打造GitHub Stars 2.8k的ComfyUI-Copilot V2.0
ComfyUI是Stable Diffusion生态中可视化编程工具，但使用有难度。ComfyUI - Copilot V2.0基于多智能体协作框架构建，能实现对话开发、报错修复等功能，还介绍了其架构、技术栈及多智能体设计思路等。
SMO | 西工大宁晨伽、张伟伟等：基于共享并行神经网络架构的多精度气动融合方法
高可靠性气动数据降本增效是关键命题。本研究总结主流多精度建模方法，提出基于共享并行架构的融合策略，区分公共与私有特征，提升融合框架表征能力，还通过算例验证方法有效性。
揭示扩散语言模型扩展定律，人大高瓴团队与蚂蚁集团发布LLaDA MoE v2
中国人民大学高瓴人工智能学院与蚂蚁集团合作，首次系统刻画混合专家扩散语言模型扩展定律，据此训练LLaDA MoE v2，实现扩展效率与智能双重突破，将推动其迈向规模化时代。
卡帕西李飞飞辛顿都投了的Transformer专用芯片，签下10亿美元大单
Etched是只做Transformer专用芯片的创业公司，获卡帕西、李飞飞、辛顿投资。它宣布流片成功，筹集8亿美元，获10亿美元客户大单，还推出一整套面向前沿模型推理的集群系统。
无需训练，即插即用，2倍GPU端到端推理加速——视频扩散模型加速方法DraftAttention
高质量视频生成任务中，扩散模型成主流，但DiT模型注意力机制计算量大，成推理瓶颈。现有加速法效果不佳，为此美国东北大学等团队提出DraftAttention，可2倍加速推理且不损画质。
视觉思维链全新架构，加州大学让多模态大模型有了灵性，整体性能提升5.3%
加州大学伯克利分校等团队提出视觉思维链（CoVT）架构，让视觉语言模型推理时生成连续视觉信号。它内化轻量级专家能力，采用对齐策略和四阶段训练，实验显示性能提升，还具可解释性。
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。
Mamba 架构实现推理性能超 Gemma3-27B！推理模型开始迈入「无注意力」时代
PromptCoT - Mamba是首个具解码显存常量等特性且推理能力强的模型。当前推理大模型中注意力机制有局限，PromptCoT - Mamba实现无注意力推理，在多评测集超Transformer等模型，为无注意力推理生态奠基。
VAE再被补刀！清华快手SVG扩散模型亮相，训练提效6200%，生成提速3500%
前脚谢赛宁宣告VAE在图像生成领域退役，后脚清华与快手可灵团队就推出无VAE潜在扩散模型SVG。它通过语义+细节双分支+分布对齐，实现多任务通用，训练提效62倍、生成提速35倍。