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物理引擎 + 视频生成！输入一张图，让AI演给你看真实物理世界

WonderPlay将物理仿真与视频生成结合，从单张图像生成动态3D场景。它引入混合生成模拟器，形成物理求解器与视频生成器闭环。与其他方法对比，WonderPlay在多种场景和材质下表现更优。

国庆期间大模型行业热闹非凡，各团队产品侧重不同。蚂蚁百灵大模型团队在十天内连续发布并开源两款万亿参数模型 Ling-1T 和 Ring-1T-preview，引发关注。万亿参数模型难训，国内达到此规模的屈指可数。Ling-1T 综合性能出色，应用场景广泛。蚂蚁选择开源，意在构建开放 AGI 生态。

腾讯混元发布并开源原生多模态生图模型混元图像3.0，参数规模80B，是参数量最大的开源生图模型，也是首个开源工业级原生多模态生图模型，效果对标业界头部闭源模型。文中介绍其技术方案、测评效果等。

文章对昇腾 910B 大模型进行实测，对比 vLLM Ascend 与 MindIE 在实际推理场景中的性能差异。通过 GPUStack 平台测试多种模型，结果显示两者在不同部署场景各有优势，vLLM 适合单卡小模型，MindIE 适合大模型多卡部署。

MIT CSAIL团队提出递归语言模型RLM，不改动模型架构，让GPT - 5、Qwen - 3等模型具备千万级token超长文本处理能力。它将上下文处理“外包”，实验显示其处理规模超前沿模型，复杂任务优势显著，多数场景性价比高。

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。

文章介绍结合distilabel与QLoRA技术定制专属大模型的路径。先用distilabel框架利用DeepSeek - R1生成医疗指令数据集，再用QLoRA技术微调Qwen3 - 4B模型，还给出实战路线图和代码示例。

中国科学院自动化研究所联合鹏城实验室提出AutoThink方法，用省略号提示和多阶段强化学习，让推理大模型依题目难度自主切换思考模式，解决过度思考问题，在多数据集验证有效。

在多模态大模型发展中，多教师知识蒸馏成提升性能关键，但教师模型存在“概念漂移”问题。悉尼科技大学团队提出 APO 框架，将模型间“漂移”转化为动态负约束，解决多模态大模型多师蒸馏概念对齐难题，工作被 ICML 2026 接收。

蚂蚁旗下灵波科技凌晨开源世界模型LingBot-World，可对标Google Genie 3。它能实时交互生成世界，与视频生成模型不同。有三个版本，具备长时记忆稳定、风格泛化性强、动作代理出色等特点。