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直到刚刚，用最新的图像模型NextStep-1.1，扳回一球。总体来看，这次开源的NextStep-1.1解决了之前NextStep-1中出现的可视化失败（visualization failures ）问题。其通过扩展训练和基于流的强化学习（RL）后训练范式，大幅提升了图像质量。
在一场技术演讲中，Netflix 工程部的资深大牛 Jake Nations，开场就抛出了一个几乎所有工程师都心照不宣的“坦白”。几乎每个正在使用 Copilot、Cursor、Claude 写代码的人，都干过同一件事：让 AI 生成代码，看起来没问题，就直接交付。测试通过、功能可用、部署成功，但当系统真的在凌晨三点出问题时，没人能再说清楚它为什么还能跑。
现在生成一个视频，比你刷视频还要快。
最近，Notion 创始人 Ivan Zhao 写了一篇年终总结《Steam, Steel, and Infinite Minds》。Ivan 讲了一个特别有趣的观点：AI 是我们这个时代的「革命性材料」。就像工业时代的钢铁、数字时代的半导体一样。
什么？决定 AI 上限的已不再是底座模型，而是外围的「推理编排」（Orchestration）。
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？
「我谨以谦卑的心情并十分荣幸地向各位宣布： 我的朋友，骡子马，东百抽象明星，前GQ时尚编辑，成为光荣的葬愛家族一员💗
浙江大学ReLER团队开源ContextGen框架，攻克多实例图像生成中布局与身份协同控制难题。基于Diffusion Transformer架构，通过双重注意力机制，实现布局精准锚定与身份高保真隔离，在基准测试中超越开源SOTA模型，对标GPT-4o等闭源系统，为定制化AI图像生成带来新突破。
在 SIGGRAPH Asia 2025 期间，盛大 AI 东京研究院（Shanda AI Research Tokyo）以展台活动、BoF 学术讨论与顶尖教授闭门交流等形式完成首次公开亮相，标志着盛大在数字人的 “交互智能 (Interactive Intelligence)” 与世界模型的 “时空智能 (Spatiotemporal Intelligence)” 等两大方向的研究