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从Sora2到TapNow：AI视频创作，差的是这套专业流程
国内知名导演欧阳英豪用AI打造百万级商业TVC，TapNow公开其创作流程。当下AI视频工具强，但能用于商业的TVC少，核心问题是不懂专业流程。TapNow将专业流程工具化，有五大核心功能，适合不同层次创作者。
让AI自我进化？斯坦福华人博士答辩视频火了，庞若鸣参与评审
斯坦福大学博士生 Zitong Yang 完成「持续自我提升式 AI」博士论文答辩并分享视频。他针对当前模型局限提出解决方案，涵盖合成持续训练、预训练能力自我提升、迈向 AI 设计 AI 三个核心方向，引发行业关注。
浙大联手字节：开源大规模指令跟随视频编辑数据集OpenVE-3M
浙江大学与字节跳动合作，提出大规模指令跟随视频编辑数据集 OpenVE-3M，有 3M 样本对。还提出数据构造管线、编辑模型 OpenVE-Edit 及评测集 OpenVE-Bench，小参数量下超越现有开源模型。
CVPR 2026｜AI开始会拍电影了：一分钟十镜头，全程不崩剧情
多镜头视频生成要求模型处理不同镜头间稳定信息和变化信息，现有方法有局限。Meta与哥本哈根大学研究者提出OneStory，建立跨镜头记忆机制，设计关键模块，实验表现好，为视频生成打开新可能。
低Token高精度！字节复旦推出自适应推理框架CAR
字节与复旦大学研究人员提出自适应推理框架CAR，能根据模型困惑度动态选短答或长推，在多基准测试中平衡了准确性与效率，打破长文本推理必然性能更好的认知。
25个实战案例告诉你：原来 Blender + Seedance 才是AI视频创作的终极组合！
文章介绍开源仓库Awesome-Blender-Seedance-Workflow-Usecases，汇集25个Blender与Seedance结合的实战案例。阐述两者组合原理及优势，展示多类案例亮点，还给出快速上手指南，体现人机协作创作新理念。
写代码从来不是瓶颈
Pedro Tavares认为软件开发瓶颈并非写代码，而是代码审查、知识传递等“人类开销”。LLM让写代码变容易，但理解、测试代码成本更高，未解决根本问题，团队理解代码成本才是瓶颈。
深入感知级别图像理解：UniPercept 统一图像美学、质量与结构纹理感知
多模态大语言模型在语义级任务表现卓越，但在感知级图像理解有短板。上海人工智能实验室等机构联合发布 UniPercept，构建感知属性定义系统与基准测试集，训练强基准模型，在多方面表现超现有顶尖模型，应用潜力大。
牛B， 我去，新手小白也能使用InfiniteTalk搭建属于自己的数字人啦 ，真的太简单啦！！！
文章聚焦InfiniteTalk，剖析数字人视频制作痛点，阐述其以“稀疏帧视频配音”破题，具备无限长度、全身与表情同步等优势，介绍核心功能、使用方法，对比同类项目，凸显其多方面优越性。
o1 核心作者 Jason Wei：理解 2025 年 AI 进展的三种关键思路
前OpenAI核心研究员Jason Wei跳槽Meta后，在斯坦福大学AI Club演讲，提出理解2025年AI发展的三个核心思想：验证者定律、智能的锯齿状边缘和智能商品化。他认为AI将解决可验证任务，智能成本会趋近零，且各任务发展不均衡。