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AI 图像生成通常遵循「能力越强、代价越高」的铁律；与此同时，学界却在悄悄质疑另一个更根本的浪费：传统 VAE 对图像语义几乎一无所知，而 DINOv2、SigLIP 等视觉编码器早已从数亿张图片中习得了丰富的视觉常识。图像生成模型，真的需要从零开始「发明」对图像的理解吗？
近年来，3D Gaussian Splatting（3DGS）在三维视觉和图形学中展现出很强的表示与渲染能力。相比传统体素或神经辐射场，它用一组可优化的各向异性高斯来表示三维场景，既能保留连续空间结构，又能实现高速渲染。
美图正在布局下一代视觉 AI 入口。
当视频生成模型在视觉保真度上不断突破时，一个核心瓶颈正变得愈发清晰：模型是否真正理解了真实世界？能否推理出合理的演变过程？
阿里正加速Qwen主模型的迭代节奏。
大模型的能力边界正在不断拓展，从文字到视觉，再到音频，全模态理解已渐成现实。然而，当你问一个多模态大模型「这首歌的高潮从第几秒开始？」或者「第 30 秒之后乐器编配发生了什么变化？」，得到的往往是一个模糊甚至错误的回答。
Sam Altman 今天在 X 上扔出一个数字：ChatGPT Images 2.0 在印度已经生成超过 10 亿张图。距离产品发布只有 27 天。TechCrunch 和第三方数据验证了印度确实是最大市场——但全球增长远没有那么均匀，这更像一场区域性起飞。
序列建模是大语言模型、计算机视觉等领域的基础共性问题。当前通用的 Transformer 模型计算复杂度随序列长度平方增长，在长序列任务中面临显著的计算挑战。因此，研究者们一直在探索具有线性计算复杂度的高效序列建模方法。
想象一个场景：你坐在曼谷一家餐厅，手机对准一张泰语菜单：2026年的AI不仅能把泰文翻译成中文——这已经像是上个时代的把戏了——它还能记住你是素食主义者，从二十道菜里挑出那三道不含肉的,用标准泰语帮你点单,顺便把附近评分最高的甜品店塞进你的下午行程。
生成模型的偏好对齐，可能正在进入一个新的阶段。