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全球自动驾驶激战，滴滴与清华走出一条技术新路

2026年全球自动驾驶竞赛白热化，Waymo高歌猛进，特斯拉遇困境。滴滴与清华合作，成立实验室，发布STAPO算法，打通产学研链路。滴滴自动驾驶低调务实，掌握全栈技术，将出海阿联酋，其主业优势保障稳健发展。

今天上午腾讯发布混元图像2.0，以“更智能、更开放、更中国”为理念。其参数规模提升，推理时间大幅压缩，实现毫秒级实时生成，还在画面质量等方面升级，新增实时绘画板功能。

Reddit 上一个云成本恐怖故事引发热议，一集群遭 DDoS 攻击自动扩展，72 小时产生 12 万美元账单。Zero Cloud Waste 创始人给出预防措施，各方也发表看法，凸显需 FinOps 战略配合自动扩缩。

谷歌Gemini原生图像生成功能升级，图像质量更好、文本渲染更准、生成速度更快。可融合图片元素、实时编辑等，能免费试玩，开发者可集成API。实测表现惊艳，也有翻车情况，还能搭配Gemini 2.5 Pro。

一款名为UnMarker的去水印技术，能在5分钟内去除市面上几乎所有AI图像水印，谷歌HiDDeN已被完全破解，SynthID被攻破79%。它保持较高图像质量，已在GitHub开源，凭消费级显卡可本地部署。

文章聚焦图像对抗净化，现有基于扩散模型策略在时域难解耦干净像素与扰动，损害图像语义。作者从频域研究，用傅里叶分解，发现扰动倾向破坏高频谱，提出注入低频信息，效果显著，论文与代码已开源。

本文是甲小姐对话新奥能源程路，探讨能源领域“自动驾驶”。程路认为能源转型正当时，AI是关键。新奥泛能网构建数字能源运营系统，提出“能源领域的自动驾驶”分级概念，还介绍了数据处理、算法及落地应用等情况。

NUS ShowLab 推出 OmniConsistency，解决开源扩散模型在图像风格化一致性上与商业 API 的差距。它成本低，能在保持风格化效果时精准保留图像细节等，还解决了风格化与一致性的跷跷板问题，且兼容性强。

剑桥、伦敦大学学院和谷歌团队推出基于强化学习的视觉规划（VPRL）新范式，纯靠图像推理。新框架利用GRPO后训练，准确率达80%，超文本推理至少40%，代码已开源。

字节跳动与北大联合推出支持多条件组合的统一图像定制化生成框架DreamO，能实现主体、身份等多样化定制。与商业大模型比，它开源、成本低、速度快，8 - 10秒可完成图片定制。