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太强了 Yan！腾讯打造的全能交互视频生成引擎

腾讯提出的面向交互式视频生成的基础性框架 Yan，集 AAA 级模拟、多模态生成和多粒度编辑于一体，为下一代 AI 内容引擎提供可行路径，但也面临长时视频视觉一致性不足等问题。

厦门大学联合腾讯优图实验室团队提出AIGI - Holmes方法，创新性采用“大模型+视觉专家”协同架构，解决现有AIGI检测技术瓶颈，在检测、解释能力及鲁棒性评估上均取得最优效果。

文章围绕AI原生数据库展开，分析企业应用大模型的问题，指出AI场景驱动数据库新工作负载。探讨AI数据库变与不变、实现路径，介绍原生混合搜索、现代数据架构、数模融合等，还提及seekdb的发布、定位、优势与不足。

近期基于扩散模型的视觉 - 语言模型 LaViDa 出现，它继承扩散语言模型优点。与自回归模型不同，扩散模型能并行、处理双向上下文。LaViDa 在多任务测试有竞争力，推理蒸馏和文本填空表现好，还能权衡速度与质量。

近期，网络出现“无限流”视频，源于MiniMax H3。OpenVDN团队开源Video Delta Net（VDN），基于MiniMax H3使视频生成速度提升75到90倍，14.4秒的768p视频11.23秒就能生成。它采用混合思路，性能提升显著。

DeepSeek更新DeepSeek - OCR 2，引入DeepEncoder V2架构，实现视觉编码范式转变。模型和技术报告齐开源，在多项测试中表现出色，降低重复率，为全模态编码提供路径，但在报纸类文档识别有不足。

阶跃星辰团队探索自回归图像生成新路径，推出 NextStep-1。它直接在连续视觉空间自回归生成，架构简洁，实现端到端训练。模型有高保真生成和编辑能力，Benchmark 表现佳，但也面临稳定性等挑战。

MIT与谷歌团队在研究PASTA中探索异步生成范式，开发标记语言PASTA - LANG，采用双阶段训练流程，设计推理系统。实验显示PASTA平衡性能与质量，有可扩展性，为LLM推理效率优化开创学习驱动新路径。

阿里Qwen3技术报告发布，披露模型架构、预训练及后训练等技术细节。其有密集与混合专家两种模型架构，预训练数据量和语种增多，后训练采用强到弱蒸馏提升性能，各模型表现优异。

南洋理工大学等团队推出NEO - ov模型，挑战传统「视觉编码器 + 大模型」范式，直接从原始像素学语言。它在多任务表现出色，尤其空间智能突出，但在OCR等方面有短板，展现原生多模态建模潜力。