回顾 2025 年，如果问普通人对 AI 行业最深刻的印象是什么？答案依然是激烈的“参数战争”：有 DeepSeek、Gemini 3 等大模型的集体爆发，也有文生图、文生视频能力的持续惊艳。
视频生成领域的「DeepSeek时刻」来了！清华开源TurboDiffusion，将AI视频生成从「分钟级」硬生生拉进「秒级」实时时代，单卡200倍加速让普通显卡也能跑出大片！
为什么大模型厂商给了 128K 的上下文窗口，却在计费上让长文本显著更贵？
想用3D高斯泼溅（3DGS）重建一座城市？
现有的视频编辑模型往往面临「鱼与熊掌不可兼得」的困境：专家模型精度高但依赖 Mask，通用模型虽免 Mask 但定位不准。来自悉尼科技大学和浙江大学的研究团队提出了一种全新的视频编辑框架 VideoCoF，受 LLM「思维链」启发，通过「看 - 推理 - 编辑」的流程，仅需 50k 训练数据，就在多项任务上取得了 SOTA 效果，并完美支持长视频外推！
在多智能体系统的想象中，我们常常看到这样一幅图景： 多个 AI 智能体分工协作、彼此配合，像一个高效团队一样攻克复杂任务，展现出超越单体智能的 “集体智慧”。
AI不仅会做PPT，写代码，它还能理解更深层次的问题。在美国的一项偏重于文化领域的新基准测试中，中国开源模型Qwen3夺冠，DeepSeek的R1跻身前六，力压多家全球顶级的明星模型。
学霸的谎言被揭穿！一篇来自Adobe Research的论文发现，高语义理解并不会提升生成质量，反而可能破坏空间结构。用iREPA简单修改，削弱全局干扰，生成质量立即飙升 。
在过去两年里，记忆（Memory）几乎从 “可选模块” 迅速变成了 Agent 系统的 “基础设施”：对话型助手需要记住用户习惯与历史偏好；代码 / 软件工程 Agent 需要记住仓库结构、约束与修复策略；
中山大学等机构推出SpatialDreamer，通过主动心理想象和空间推理，显著提升了复杂空间任务的性能。模拟人类主动探索、想象和推理的过程，解决了现有模型在视角变换等任务中的局限，为人工智能的空间智能发展开辟了新路径。
