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腾讯混元世界模型1.1开源：单卡秒级重建3D世界成为现实

腾讯混元团队开源混元世界模型1.1，它是混元3D世界模型1.0升级版。新增多视图及视频输入，单卡可部署，秒级创造3D世界。有核心突破，能处理多任务，经训练策略优化，多测试表现佳。

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。

Reddit上“中国开源AI模型席卷美国初创”帖子爆火。a16z合伙人Martin Casado称80%美国AI初创融资路演用中国开源模型。Design Arena榜单前16名开源模型全是中国的，中国开源模型优势尽显。

现有AI视频生成模型做全曲MV有时长限制、音画割裂和一致性差等问题。AutoMV作为开源多智能体系统，模拟人类影视制作流程，能生成长达数分钟、叙事连贯且音画同步的完整MV。

当地时间3月24日，OpenAI宣布关闭视频生成应用Sora，这是其冲刺IPO前的战略调整。Sora曾是AI视频生成领域明星产品，性能卓越，但因内容生态缺失、商业变现难而关停。中国AI视频生成赛道崛起，应用场景丰富，形成生态壁垒。

何恺明团队提出新方法Pixel Mean Flow（pMF），突破传统扩散模型/流模型限制，砍掉多步采样和潜空间，一步在像素空间生成图像，在ImageNet不同分辨率上取得佳成绩，还介绍了核心设计、实验结果对比等。

随着大模型广泛应用，AI 生成内容追溯和版权保护成问题，现有水印技术面临效力与文本质量的矛盾。清华和港中文团队提出 MorphMark 自适应水印框架，动态调强度，在多模型实验中表现优。

斯坦福提出新的RL范式，让小模型Qwen2.5 - 3B经训练后性能超越Claude - 3.5 - Sonnet等大模型。论文解决了RL在代理环境中可变时长动作优化偏差和稀疏奖励两大挑战，为AI代理发展指明方向。

北大团队提出全新超网络架构 SHINE，仅需一次前向传播就能将任意文本转化为大模型 LoRA 参数，支持多轮对话。该方法实用潜力大、架构创新高效，训练流程成熟，推理快速，为大模型持续学习提供新思路。

在大模型时代，参数高效微调（PEFT）已成为迁移大规模扩散模型至下游任务的标准范式。但现有微调方法多采用「静态」策略，忽略扩散生成过程内在规律。新加坡国立大学LV Lab等机构提出FeRA框架，通过频域能量动态路由，实现高效微调。