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生成式视角重塑监督学习！标签不只是答案，更是学习指南 | ICML 2025

上海交大等机构团队在ICML 2025提出预测一致性学习（PCL），通过扩散过程消减标签信息，引入噪声标签，将标签学习分解为渐进式任务，实现标签信息复用。在多模态任务实验中，PCL表现优于传统监督学习。

过去大模型生成的游戏虽代码能跑，但常陷入“可玩性黑洞”。Spellcaster让多个专用Agent协同处理，形成“生成—运行—检查—修复”循环。目前能快速生成多种游戏原型，未来将用世界模型直接生成画面。

上海人工智能实验室推出多模态扩散语言模型 Lumina - DiMOO，它基于离散扩散建模，打破多模态任务壁垒。相比传统自回归架构模型，它解决了生成慢、质量受限等问题，在多项评测中夺魁。

布朗大学和机器人与人工智能研究所团队提出 NovaFlow 框架，利用视频生成模型常识知识，让机器人“看片”自学。它将任务理解与控制解耦，通过生成视频提取动作流，实现零样本操控，为通用机器人提供新路径。

论文由南洋理工大学 - 商汤联合研究中心 S - Lab 及上海人工智能实验室合作完成，提出首个系统性标注的物理基础 3D 数据集 PhysXNet 及扩展版 PhysXNet - XL，还提出 3D 生成框架 PhysXGen，实现从图像到真实 3D 资产的生成。

9月25日，生数科技全球上线新一代图生视频大模型Vidu Q2，打破AI生成表情假、动作飘忽等问题，实现从“视频生成”到“演技生成”跨越，有AI演技生动、镜头语言丰富等亮点，已多端上线。

在生成式视频发展中，长时序视频生成面临挑战。研究者提出 OmniRoam 新方法，通过全景表示和分阶段生成框架，提升视频时空一致性，还构建数据评测体系，实验表现优，有效率和 3D 应用潜力。

硅基流动完成数亿元 A 轮融资，由阿里云领投。创始人袁进辉称业务因开源大模型崛起和算力需求激增爆发式增长。公司推出高性能推理引擎等，产品服务多个行业，未来将深耕创新、推动 AI 应用。

上海人工智能实验室联合复旦大学开源DataChef，它能通过在线强化学习自动生成LLM数据配方。实验显示其能力逼近Gemini - 3 - Pro，超越人类专家设计算法，解决传统数据工程难题，推动大模型数据工程迈向新范式。

9月1日，《人工智能生成合成内容标识办法》及配套国标正式执行。其旨在解决AI虚假内容充斥问题，规定AI内容需打显式和隐式标识，对专业环节友好、公开传播严厉，还对相关方提出不同要求。