扩散概率生成模型（Diffusion Models）已成为AIGC时代的重要基础，但其推理速度慢、训练与推理之间的差异大，以及优化困难，始终是制约其广泛应用的关键问题。近日，被NeurIPS 2025接收的一篇重磅论文EVODiff给出了全新解法：来自华南理工大学曾德炉教授「统计推断，数据科学与人工智能」研究团队跳出了传统的数值求解思维，首次从信息感知的推理视角，将去噪过程重构为实时熵减优化问题。
想搭一个 AI 应用，就一定要走 Coding 这条路吗？ 最近我干了件事：只用了一个飞书多维表格，把一堆 AI 效率产品的事给办了。起因是飞书多维表格全面上线了新功能，「应用模式」和「AI 工作流」。
AI视频用技术的快速迭代压缩时间，用不断涌现的作品和应用加速了「AI视频的商业化元年」的到来。
AI时代，真是啥都要快。
上个月 OpenAI 在发布 Sora 2 的同时将其作为独立应用发布，产品一经上线便登顶苹果应用商店榜首的现象级产品。本篇内容是对 Sora 2 的三位核心负责人的访谈：研发负责人 Bill Peebles、产品负责人 Rohan Sahai 以及工程与产品负责人 Thomas Dimson，Dimson 还参与过 Instagram 产品的搭建。
无需额外训练即可适配预训练生成模型的编辑方法，凭借灵活、高效的特性，已成为视觉生成领域的研究热点。这类方法通过操控 Attention 机制（如 Prompt-to-Prompt、MasaCtrl）实现文本引导编辑，但当前技术存在两大核心痛点，严重限制其在复杂场景的应用
做过独立开发的朋友都清楚，虽然现在 AI 已经能写出相当不错的前端，后端也有成熟的 BaaS 服务，但应用开发并不仅仅只是写份代码。
千问 APP 上线还是超乎意料。毕竟在 2025 年底，可能也只有阿里有底气尝试，重推一款 AI 应用类产品。界面简洁、克制的不像阿里出品。刚好这两天，我做了件有意思的事：泡在小红书，专门看普通用户在用 AI 做些什么，却发现不少人把 AI 用在各种“不正经”上：
昨天，阿里的千问APP，在应用商店里。终于悄悄上线了。从之前的通义APP的双色渐变，变成了现在的属于千问的单色。功能增加了很多，模型也支持了Qwen全系列最新模型。
在刚刚结束的百度世界大会上，百度索性给搜索系统来了次“换头”升级——推出了一个能听、能想、能干活、能创作的AI超级大脑：百度猎户座。百度百看、文心助手这些AI应用都在它底下跑，背后连着百度二十多年的搜索底子、各行业的专业能力，还有全网丰富的MCP服务生态。
