近日，腾讯混元团队提出HY-SOAR （Self-Correction for Optimal Alignment and Refinement），一种面向扩散模型和流匹配模型的数据驱动后训练方法。
当强化学习后训练的大规模 rollout 已经被证明能够提升图像生成模型的偏好对齐能力，推理负担就成了制约训练速度的核心瓶颈。来自 NVIDIA、港大和 MIT 的团队提出的 Sol-RL，通过「FP4 先探索、BF16 再训练」的后训练框架，将达到等效 reward 水平的收敛速度最高提升到 4.64x，在训练速度与对齐效果之间给出了一条更具工程可行性的解法。
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。
FLUX 、Qwen-Image 等多模态生成模型的推理速度一直是工业级多模态模型落地的痛点。传统的特征缓存（Feature Caching）方案在追求高倍率加速时，常因瞬时速度的剧烈波动导致轨迹漂移。
近年来，随着 Sora、Seedance 等文本到视频（T2V）扩散模型的飞速发展，AI 视频生成在视觉保真度与动态表现上已取得突破性进展。特别是近期备受瞩目的 Seedance 2.0，展现出了极其强大的多镜头叙事与复杂分镜控制能力。
这两年，扩散语言模型（Diffusion LLM）一直是个很有讨论度的方向。
本文是北京大学彭宇新教授团队在文本生成视频领域的最新研究成果，相关论文已被 CVPR 2026 接收。
近年来，大规模视频扩散模型在视频生成领域取得了显著进展。然而，采样效率低下仍然是这类模型的核心瓶颈。
扩散模型终于学会“看题下菜碟”了！
用强化学习微调扩散模型，还有更好的办法吗？
