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CVPR 2025 Tutorial：从视频生成到世界模型 | MMLab@NTU团队&快手可灵等联合呈现

图像生成普及，视频生成也有高质量发展，可灵、Sora等模型不断拓宽边界。CVPR 2025 Tutorial将探讨视频生成能否成世界模型桥梁、具身智能核心能力等问题，汇聚一线研究者分享。

LayerComposer革新个性化图像生成，能让用户如在Photoshop般操控元素位置、大小，解决传统方法交互性与多主体扩展难题。它有分层画布、锁定机制、模型–数据共设计三大特点，实验表现出色，未来将促进人机协同创作。

近期基于扩散模型的视觉 - 语言模型 LaViDa 出现，它继承扩散语言模型优点。与自回归模型不同，扩散模型能并行、处理双向上下文。LaViDa 在多任务测试有竞争力，推理蒸馏和文本填空表现好，还能权衡速度与质量。

作者整理了6个做AI和ML的技巧，如提前结束评估、超参数过度优化、精心挑选数据集等，指出现在90%的模型可能都用到其中不止一招，还介绍了自己用AI采集资讯发布到知识星球。

北大团队发布GENIUS，用于评估模型生成式流体智力。它构建含510个样本、20个子任务的评测集，测试模型多方面能力。实验显示当前模型流体智力有短板，还提出免训练注意力校准机制提升性能。

作者分享对接智谱API的超爽体验，5分钟搞定。强调在Agent工作流里文档质量影响成功率，对比某作图API凸显差距。指出2025年后AI Agent成API主要用户，智谱和Cloudflare站对边，体现Agent First思维。

苹果论文称推理模型无推理能力，引发争议。Anthropic的Claude Opus以第一作者写论文反击，指出苹果研究有混淆‘推理失败’与‘输出截断’等三大问题，还通过实验证明模型能力，强调需更聪明评估方法。

MIT与谷歌团队在研究PASTA中探索异步生成范式，开发标记语言PASTA - LANG，采用双阶段训练流程，设计推理系统。实验显示PASTA平衡性能与质量，有可扩展性，为LLM推理效率优化开创学习驱动新路径。

谷歌DeepMind推出多模态TIPSv2，解决图像块与文本嵌入对齐难题。它有三大核心技术创新，在9项任务和20个数据集表现出色，特征图优势显著，且配套生态完善，为AGI预训练指明方向。

Anthropic工程博客发布Harness设计文章，探讨Claude完成全栈应用开发任务。指出单Agent模式问题，采用GAN式对抗、三Agent编排，对比单Agent与多智能体产出，还介绍调教评估者及编排简化，提出Build to Delete原则。