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何恺明首个语言模型：105M参数，不走GPT自回归老路

何恺明团队推出全新连续扩散语言模型ELF，不走GPT自回归老路。它将生成过程留在连续embedding空间，最后离散化变回token。ELF用较少参数、训练token和采样步数，跑赢主流扩散语言模型。

AI模型用于工业异常检测获新SOTA，相关论文中稿CVPR 2025。复旦大学、腾讯优图实验室等机构研究人员设计基于扩散模型的少样本异常图像生成新模型DualAnoDiff，实验显示其性能更优。

麻省理工学院何恺明团队发布颠覆性研究，指出主流扩散生成模型未做好去噪工作，回归洁净数据预测才是高维像素生成正解。团队设计实验验证观点，提出极简架构JiT，展现优越性能与扩展能力。

UniCalli由香港科技大学（广州）等团队推出，是全新统一扩散框架，能精准生成书法排版和连笔，将书法生成和古籍识别统一，工作被ICLR2026接收，代码、数据集开源，还有在线Demo。

谷歌开放Gemini Omni Flash API，将多模态推理与视频生成编辑结合，有4项关键能力，也有局限。Nano Banana 2 Lite出图快且便宜。二者串联使用，图像生成与视频创作可无缝衔接。

视频生成进入大规模时代，但计算成本高，自注意力复杂度O(n²)跑不动。研究团队提出LINVIDEO后训练框架，无需数据和重新预训练，实现视频扩散模型线性化替换，保持生成质量，加速推理并降低成本。

现在3D AIGC虽能快速生成场景，但落地有问题，很多场景物理模拟时会暴露物体悬空等问题。CMU等团队提出PAT3D，目标是让生成的3D场景物理上站得住，可用于编辑、交互和仿真，且代码已开源。

AI工具聚合平台Poe发布2025年1 - 5月人工智能模型使用趋势报告。显示模型市场份额消长明显，推理模型势头正劲，图像、视频、音频生成领域各有竞争态势，如DeepSeek降温，可灵成视频生成黑马。

随着AI发展，打造能推理又能创作的系统成为焦点。但让LLM学习视觉创作面临训练成本高和能力受损问题。BIFROST - 1框架在MLLM和扩散模型间建通信信道，解决核心痛点，实验表现出色。

南洋理工大学 S-Lab 团队发布研究，提出统一建模框架，能从单张图像生成可动三维对象，在几何精度、外观一致性与运动合理性上显著提升，解决了现有方法的难题，为相关领域发展奠定基础。