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NeurIPS 2025 Spotlight | 你刷到的视频是真的么？用物理规律拆穿Sora谎言
随着生成式AI发展，合成视频以假乱真，现有检测方法难泛化。本文介绍发表于NeurIPS 2025的文章，提出NSG统计量和NSG - VD检测方法，对未知生成范式检测效果好，实验表现超越现有方法。
顶级视频模型半衰期只有 30 天，但生成式媒体 infra 公司的收入却在一年增长了 60 倍
文章聚焦生成式媒体 infra 公司 fal.ai，其借统一 API 和云端平台让开发者高效调用多模态模型。深入分析其成功因素，如早期押注生成式视频、优化算力和成本、构建生态等，还探讨用户使用模式与行业发展趋势。
Jev火了，但真正重要的不是Jev | 5Y View
TypeSafe AI发布专用决策模型Jev后引发开发者社区关注，本文跳出Jev本身讨论，重新审视大模型通用生成的默认前提，提出AI计算专用化与任务分工的核心观点，预判AI行业发展趋势。
第一个用物理做计算原语的大规模生成模型Un-0来了，或将AI能耗降低1000倍？
Unconventional AI 发布首个以物理为计算原语的大规模生成模型 Un-0，由‘模拟耦合振子系统’驱动。其目标是降低 AI 能耗，在 ImageNet 64×64 上 FID 达 6.74，质量接近部分主流传统图像生成方法刚发布时水平。
ERNIE 5.0：走向原生统一的万亿参数多模态基础模型
过去多模态模型‘拼接式’方案存在理解与生成割裂问题，ERNIE 5.0 借此提出，用统一自回归框架做多模态理解与生成，在架构、训练与系统层面有创新，评测中各模态能力表现出色。
文生图进入R1时代：港中文MMLab发布T2I-R1，让AI绘画“先推理再下笔”
港中文MMLab团队发布首个基于强化学习的推理增强文生图模型T2I - R1。它提出双层级CoT推理框架和BiCoT - GRPO强化学习方法，解决生成评估难题，为多模态生成提供新范式。
清华朱军团队Nature Machine Intelligence：多模态扩散模型实现心血管信号实时全面监测
清华朱军等团队提出多模态生成框架 UniCardio，在单扩散模型中实现心血管信号去噪、插补与跨模态生成。它采用扩散模型和 Transformer 架构，结合持续学习范式，实验表现优，有望用于多领域。
Gemini 3.0还在预热，中国AI抢先！30秒造APP全网首测
谷歌Gemini 3.0预热时，国内新生AI神器蚂蚁灵光上线。它能30秒造APP，实现“生成涌现”落地，以闪应用开启范式革命，用信息美学融合全模态，探索“摄像头+AI”新形态，让普通人提前感受未来AI世界。
当万相2.5刚开卷有声视频，7月已经发布音频一体化的百度蒸汽机又开卷长视频了
百度升级MuseSteamer蒸汽机视频生成模型，可生成任意长度视频，生成中能更新prompt交互创作。其技术规划前瞻体系化，成本低，在多行业有应用和商业化空间。
扩散不死，BERT永生！Karpathy凌晨反思：自回归时代该终结了?
苹果前员工Nathan Barry得出BERT本质是文本扩散一步的结论，将表示学习算法改造成生成算法。OpenAI创始员工Karpathy对此沉思，认为生成逻辑在LLM架构中可变。实验证明RoBERTa可转为生成引擎。