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AAAI｜东方理工陈云天等：教会视频扩散模型“理解科学现象”，从初始帧生成整个物理演化
东方理工陈云天等团队在论文中提出让视频扩散模型学习“潜在科学知识”的框架，方法分三步，在流体和台风数据实验中表现超主流方法，展示生成式AI在科学建模的探索。
当顶级视频模型半衰期只有 30 天，fal.ai 为什么收入反而一年增长 60 倍？
在生成式媒体技术发展背景下，fal.ai 作为生成式媒体 infra 公司迅速崛起。它通过统一 API 与云端平台提供多模态模型调用能力，2025 年收入增长 60 倍并完成融资。文章解析其如何构建护城河及对行业发展的判断。
模型即智能体，Kimi K2 Thinking多项评估超越顶尖闭源模型，300轮工具调用不疲倦
月之暗面发布Kimi K2 Thinking，它是Kimi迄今最强开源思考模型，基于模型即智能体理念训练，可自主连续工具调用与多轮思考，多项评估超顶尖闭源模型，还实现原生INT4量化，提升生成速度。
当智能醒于物理世界，英伟达副总裁: 下一个十年属于物理AI！｜新智元十周年峰会
在新智元十年峰会上，NVIDIA副总裁赖俊杰揭示公司下一个十年战略核心——物理AI，它是继生成式AI和智能体AI后的下一波浪潮。物理AI与现实物理世界交互，但面临诸多挑战，英伟达为此开源Cosmos世界基础模型。
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。
上交大智能计算研究院论文：不只算对答案，大模型如何真正学会运筹建模丨ICLR 2026
上海交大智能计算研究院提出 StepORLM，通过生成式过程监督提升运筹建模可靠性。研究反思传统训练范式局限，在多数据集测试中，小参数的 StepORLM 表现超大型模型，还分析现有方法缺陷并提出解决框架，有重要方法论和应用意义。
vivo AI Lab提出自我进化的移动GUI智能体，UI-Genie无需人工标注实现性能持续提升
香港中文大学MMLab和vivo AI Lab团队提出自我进化框架UI - Genie，构建奖励模型UI - Genie - RM解决轨迹验证难题，通过数据生成和模型迭代闭环实现智能体与奖励模型双向增强，在多基准测试中表现出色，打破人工标注瓶颈。
基于大模型（LLM）的自选股智能分析系统，让AI帮你盯盘，每天自动推送分析报告
daily_stock_analysis是基于LLM的自选股智能分析系统，免费零成本运行，获6.3万Star。它多市场覆盖、聚合多源数据，自动生成决策报告并推送。有零成本运行等五大亮点，还给出上手步骤、适合人群。
ICLR 2026 | 当视频难以被表征：UCSD、HKUST等机构联合提出FlowRVS，用生成式流匹配重构视觉感知范式
计算机视觉领域传统表征方法在视频处理上力不从心，SGIT AI Lab等机构团队提出FlowRVS，跳出传统桎梏，用生成式流匹配重构视觉感知范式，实现SOTA提升，还展现诸多优势，证明Flow Matching理论普适性。
为什么说多模态是推荐系统破局的关键？来自饿了么一线的实战复盘
文章围绕多模态推荐展开，从传统推荐算法演进到多模态表征技术，结合饿了么场景实践，还探索生成式推荐。介绍多模态推荐挑战与代表性工作，梳理表征技术发展，详述饿了么系统设计与训练，分析生成式推荐方案及业界路线。