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LeCun预言成真！790年长视频，炼出最强开源「世界模型」
2025年‘世界模型’成AI巨头战场，谷歌、李飞飞团队等纷纷布局。上周北京智源研究院发布Emu3.5，340亿参数，基于790年长视频数据训练，其架构优越，推理快，能力强，还公开技术报告邀全球探索。
阿里AI 重磅第4发：电影级MOE 视频模型Wan2.2正式开源！
阿里通义团队开源电影级视频生成模型Wan2.2，将光影、色彩、镜头语言装进模型，支持60多参数自由组合。它是业界首个用MoE架构的视频生成模型，推理省计算资源，性能超主流模型，获国外网友盛赞。
Identity-GRPO：阿里开源多人物定制化视频生成的后训练优化算法
阿里团队提出Identity - GRPO算法解决多人物视频生成身份一致性问题。构建约15000个标注样本数据集，基于Qwen2.5VL设计奖励模型，多项策略增强训练稳定性，实验验证性能提升显著。
天下苦VAE久矣：阿里高德提出像素空间生成模型训练范式, 彻底告别VAE依赖
当前主流图像生成技术训练范式依赖VAE，带来训练复杂、微调成本高的问题。阿里高德提出EPG，结合自监督预训练与端到端微调，去除对VAE依赖，在训练效率和生成效果上有突破。
MSRA清北推出强化预训练！取代传统自监督，14B模型媲美32B
微软亚洲研究院联合清北提出全新预训练范式RPT，将强化学习融入预训练，把预训练语料库重构为推理问题集。实验显示RPT-14B表现出色，在多方面媲美甚至超越32B模型，未来RL或在LLM预训练掀起风暴。
RL训练一层就够了！单层RL超越全参数训练，跨任务跨模型跨算法全部验证
明尼苏达大学、北大和亚马逊团队研究发现，RL收益集中在中间层，训练单层可超全参数训练。他们提出层贡献度指标，经多模型、算法、任务实验验证，还给出三种训练优化策略。
视频生成 vs 空间表征，世界模型该走哪条路？
随着生成模型和潜在表征技术发展，业界探讨世界模型技术路线。是像素级视频预测模拟未来场景可靠，还是潜在空间抽象表征高效？Goole DeepMind的Genie 3发布，再次引发讨论，分歧也从理论走向应用。
视频模型也能推理，Sora2推理能力超过GPT-5
DeepWisdom团队研究发现视频生成模型能推理，在空间类任务上比图文模型更擅长。团队推出VR - Bench基准测试，构建客观评分体系。实验显示视频模型在空间推理有优势，相关代码和数据集已开源。
视频模型假装在推理？MME-CoF新基准评估12个推理维度
视频生成模型如Veo - 3能生成逼真视频，但推理能力存疑。香港中文大学等校研究者设计12项测试，发现模型只能模仿表面模式，未真正理解因果。研究推出MME - CoF基准，为评估指明方向。
视频世界模型跑长序列不「崩」了！用光流约束+历史记忆+多步训练，让动态场景稳如磐石
现有视频世界模型在长时间交互中易出现运动不合理与场景崩坏问题，核心原因是误差累积。MagicWorld提出面向长时稳定性的交互式建模框架，通过光流约束、历史缓存检索和多步聚合训练，有效缓解误差累积。