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机器人「看片」自学新技能：NovaFlow从生成视频中提取动作流，实现零样本操控

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。

BIGAI与中科大等团队提出MILR，通过测试时隐空间推理，在不更新模型参数下优化图文表示，提升复杂图像生成能力。该方法在多基准测试达SOTA，还探讨了测试时扩展与奖励模型，未来有诸多拓展方向。

AI视频生成中，依赖抽象语义控制的创作因缺乏统一条件表征而困难。字节与港中文团队提出Video - As - Prompt框架，引入‘视频参考’范式，实现抽象语义下可控视频生成范式统一，代码和数据集已开源。

来自多机构研究团队提出基于符号化表征的生成任务描述框架，将符号化思维引入生成任务建模。实验证明，该框架在跨模态生成任务中表现出色，为推进生成式人工智能能力提供了成本效益高且可扩展的基础。

2026年8月2日欧盟《人工智能法案》透明度条款执法，全球AI生成内容合规监管进入硬约束时代。中国首个AI生成内容合规团体标准《人工智能生成内容合规管理指南》公开征集参编，亮点多、价值大。

谷歌新发布的图像生成与编辑模型Gemini 2.5 Flash Image（Nano - Banana）热度超Grok视频生成。文章通过团队访谈，介绍其图像创作新方式、文字渲染代理指标、交错生成能力等，还对比了与Imagen差异，展望AI终极形态。

快手科技针对工业搜索广告中生成式检索存在的目标割裂、新广告冷启动、异构广告语义差异等痛点，提出UniGD生成-判别一体化框架，经公开测试与工业验证，效果与业务收益提升显著。

腾讯混元联合港中大、清华推出SRPO，解决文生图技术痛点。它结合Direct - Align和SRPO，提升图像审美等，训练时间缩至十分钟，在测试中碾压主流方法，不过对冷门风格控制和机制可解释性待提升。

Google Research团队发布生成式UI研究，打破Markdown文字墙模式，能将用户需求实时转化为完整应用程序。系统通过多组件协作，构建不同风格界面，在多领域有应用案例，虽有挑战但前景好。

海外AI初创公司Luma发布图像生成模型Uni-1，将「理解」与「生成」统一，在多任务测试中表现优于GPT Image 1.5和Google Nano Banana Pro。它采用独特架构，提升理解能力，由华人团队打造。