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视频生成1.3B碾压14B、图像生成直逼GPT-4o！港科&快手开源测试时扩展新范式

香港科技大学联合快手可灵团队推出 EvoSearch 方法，支持图像和视频生成。该方法无需训练和梯度更新，能提升模型生成质量，展现了 test - time scaling 补充 training - time scaling 的潜力，目前论文和代码已开源。

华中科技大学、北京邮电大学等多所高校研究团队共同推出纯多模态开源LLM——Perception-R1，该模型用强化学习优化视觉感知，目前论文和代码均已开源，其在视觉任务上表现出色，为后续研究提供强大baseline。

北京邮电大学、腾讯微信、清华大学团队提出We - Math 2.0，含知识体系、数据集及训练策略，可提升模型数学推理泛化能力。该成果在X上获关注，登Huggingface Paper日榜第一。

给多模态大模型瘦身是解决算力瓶颈的关键。Token压缩技术可剔除视觉冗余，提升训练与推理效率。北大等团队剖析其全貌，给出完整图谱与选型指南，还揭示了未来演进路径。

中国科学院计算技术研究所团队提出无需微调的通用图像定制方法 MCA - Ctrl，利用扩散模型内部知识，结合条件语义与主体内容。实验显示其在编辑和生成任务表现优，解决了现有技术瓶颈。

腾讯混元团队提出 Multi-Stream Scene Script（MTSS）新视频描述范式，将传统方式升级为‘多流结构化剧本’。它解决了传统方式语义冗余、扩展性差等问题，在视频理解和生成任务表现显著。

LeRobot v0.5.0正式发布，是规模最大的一次发布。在硬件上支持更多机器人，策略模型新增6种，数据集处理优化，还推出EnvHub，代码库也全面升级，此外社区与生态建设也有进展。

文章指出微调失败常因一开始就不该调。强调微调解决行为问题而非能力问题，还列举了不该微调的五种场景，如知识接入问题、Prompt没写好等，建议先验证思路，明确目标再行动。

Google Research团队发布生成式UI研究，打破Markdown文字墙模式，能将用户需求实时转化为完整应用程序。系统通过多组件协作，构建不同风格界面，在多领域有应用案例，虽有挑战但前景好。

在港大「AI - Trader」项目中，DeepSeek以9.68%收益率击败GPT、Claude等顶级模型，成为能在美股自主盈利的AI交易系统。项目开源，还暴露出AI不同「性格」，显示市场是AI终极试金石。