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不是 Anthropic 主动通知，不是账单透明到让用户自己看出来，是一个 Reddit 帖子，一个 YouTube 视频，一堆截图，在社区里流传开了，才终于有官方工作人员在 X 的评论区回复，说这是第三方恶意工具引入的 BUG，已经退款并做了补偿。
GPT Image 2 凭什么这么强？是扩散模型又迭代了一版？是把 DiT 的参数量从 7B 扩到 20B？是训了更多高质量数据？先给结论：OpenAI 很可能已经不在“纯扩散模型”这条主赛道上了。他们已经把图像生成从“美术课”调到了“语文课”——用一个能读懂指令、能记住上下文、能理解物体关系的 LLM 主导语义规划，至于最后一步的像素生成，可能由扩散组件或其他解码器完成。
社交网络应用 Series 宣布已筹集 510 万美元的种子前轮融资，投资者包括 Venmo 联合创始人 Iqram Magdon-Ismail、Pear VC、Reddit 首席执行官 Steve Huffman 以及 GPTZero 创始人 Edward Tian。该公司由耶鲁大学学生 Nathaneo Johnson 和 Sean Hargrow 于去年初创立，两人目前仍在该校就读大四。
Modus 以 8500 万美元 融资的消息却撬开了这块大陆，它引发的深远影响不仅仅关乎金钱的流动，而是深刻挑战了这个“稳固”的行业底层架构。本轮融资由 Lightspeed Venture Partners 领投，Garry Tan 等投资人参与，但更令人注目的是，这家公司没有走典型的 AI 路径
近日，京东开源图像模型JoyAI-Image-Edit，将空间智能纳入图像理解与编辑，让AI开始处理真实世界中的空间关系，让模型真正“理解空间，编辑空间”。简单解释，这是一个以空间智能为核心的图像生成与编辑模型，让 AI 真正“看懂”三维空间，从而让生成更合理、编辑更精准。
相似度超越Seed-TTS、MiniMax-Speech等知名模型。昨晚，美团LongCat团队发布了文本转语音模型LongCat-AudioDiT，并开源1B、3.5B参数量的版本。这一模型的最大特点，是彻底抛弃了梅尔谱等中间表示，直接在波形潜空间进行基于扩散模型的文本转语音。通俗地说，这一模型直接根据声音本身的规律进行生成，“雕刻”出最原始的声音波形，从根源阻断数据转换的级联误差。
3月30日，阿里巴巴内部发布了 Wan2.7-Image 图像生成与编辑统一模型。根据官方公布的数据，在人类偏好盲测评分中，Wan2.7-Image 目前位列国内第一。从放出的评测雷达图来看，无论是文本生图（Text-to-Image）还是综合图像编辑（Image Editing），它的各项指标基本都盖过了市面上主流的几家头部模型。
第一篇论文来自字节SEED团队， 打了一些基础； 《Over-Tokenized Transformer》。 论文标题看上去在讨论“过度分词”。 而重点必然是在第二篇上—— DeepSeek公司的学术成果Engram。 《Conditional Memory via Scalable Lookup》 也就是Engram模块所出处的论文。
在GitHub上上线没几天就冲到5.4k stars的3D建筑编辑器开源项目——Pascal Editor。设计软件咱见的不少，但跑在浏览器里的还是有点新鲜，我帮大家浅浅总结了一下Pascal Editor的一些核心亮点：
3月23日，在DIA「湾区智造」论坛上，毕鲁斯人工智能正式发布 Billus-060C-EDIT-image。为了这一刻，我们潜心打磨，终于在建筑与工业设计领域，实现了从 0 到 1 的技术研发突破。