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西交大 x A*STAR 论文：让 AI 学会「保持一致」，多图生成迎来关键突破丨CVPR 2026
西安交大与新加坡A*STAR团队提出论文《PaCo-RL: Advancing Reinforcement Learning for Consistent Image Generation with Pairwise Reward Modeling 》，将一致性问题转为“跨图比较”学习问题，结合强化学习实现能力闭环，提升多图生成一致性。
MIT发布自适应语言模型！新任务，自生成远超「GPT-4.1合成训练数据」
麻省理工学院提出自适应语言模型框架SEAL，让大模型生成微调数据和更新指令适应新任务。实验显示，其生成的合成数据微调效果超GPT - 4.1，在少样本学习和知识整合任务表现优异。
生成式推荐补上关键一环！语义ID首次实现可微分联合优化 | SIGIR'26
生成式推荐依赖语义ID，可现有语义ID常先学好再冻结，与推荐目标不一致。论文DIGER首次将可微分语义索引机制引入生成式推荐框架，让推荐损失参与语义ID学习，还设计策略解决训练问题，实验表现佳。
通向世界模型关键一步：EX-4D来了，实现单目视频到自由视角生成
去年Sora等模型革新视频生成领域，相机可控的视频生成技术是构建世界模型核心。但从单视角生成极端视角视频是难题，PICO - MR团队提出EX - 4D，能从单目视频生成新视角视频，多方面表现出色。
打破具身世界模型可执行性鸿沟 ！港中深-跨维智能团队提出EVA框架，用强化学习让视频世界模型真正“动”起来
近期，利用视频生成模型为机器人构建“世界模型”成热门路线，但存在“可执行性鸿沟”。港中深 - 跨维智能团队提出 EVA 框架，用强化学习优化视频生成，实验显示其能提升视觉规划、仿真任务成功率及真实部署稳定性，还有数据合成潜力。
RL加持的3D生成时代来了！首个「R1 式」文本到3D推理大模型AR3D-R1登场
强化学习首次被系统性拓展到文本到3D生成领域，上海人工智能实验室等机构研究者提出首个强化学习增强的文本到3D自回归模型AR3D - R1，还提出Hi - GRPO范式和MME - 3DR基准，实验显示其性能优异。
每秒生成超30帧视频，支持实时交互！自回归视频生成新框架刷新生成效率
微软研究院与北大联合发布Next - Frame Diffusion (NFD)新框架，通过帧内并行采样、帧间自回归等方式，让视频生成在保持高质量的同时，效率大幅提升，还采用多项技术进一步优化。
强化学习远不是最优，CMU刚刚提出最大似然强化学习
CMU等机构研究指出，现实中广泛使用的强化学习未真正做最大似然优化，只是优化其一阶近似。基于此，团队提出最大似然强化学习，实验显示其在性能与计算效率权衡上优于现有方法。
0人工参与实现梯度更新！MIT新框架让AI自动生成微调数据，权重自主升级
MIT提出新强化学习框架SEAL，可让模型生成微调数据和自我更新指令，实现权重更新。无需人工，模型能自动梯度更新。经知识注入和小样本学习实验验证效果，还介绍了其双循环工作机制。
实时生成视频！StreamDiT每秒16帧，单卡生成
现有文本生成视频模型多为离线生成，无法满足实时交互需求。加利福尼亚大学与Meta联合提出StreamDiT模型，采用流匹配等方法，蒸馏模型可单卡每秒16帧实时生成512p视频，不过仍有伪影问题。