针对视频生成中的运动一致性难题，Meta GenAI团队提出了一个全新框架VideoJAM。VideoJAM基于主流的DiT路线，但和Sora等纯DiT模型相比，动态效果直接拉满：
近日，北京航空航天大学的研究团队基于 TinyLLaVA_Factory 的原项目，推出小尺寸简易视频理解框架 TinyLLaVA-Video，其模型，代码以及训练数据全部开源。在计算资源需求显著降低的前提下，训练出的整体参数量不超过 4B 的模型在多个视频理解 benchmark 上优于现有的 7B + 模型。
周日晚间，五位高校教授夜话DeepSeek，从模型方法、框架、系统、基础设施等角度，阐述DeepSeek的技术原理与未来方向，揭秘其优化方法如何提升算力能效，信息量很大。
英伟达卡内基梅隆大学一起，给宇树机器人“一雪前耻”了（doge）。只通过一个训练框架，机器人就能成为“学人精”，完成各种高难度敏捷动作。
AI发展日新月异，未来扑朔迷离。近日，Web框架Django之父Simon Willison，预测了未来1、3、6年不同阶段的AI发展以及影响。
开发基于大模型的软件应用，就像指挥一支足球队：组件是能力各异的队员，编排是灵活多变的战术，数据是流转的足球。
首个FP4精度的大模型训练框架来了，来自微软研究院！
RAG系统的搭建与优化是一项庞大且复杂的系统工程，通常需要兼顾测试制定、检索调优、模型调优等关键环节，繁琐的工作流程往往让人无从下手。
VARGPT是一种新型多模态大模型，能够在单一框架内实现视觉理解和生成任务。通过预测下一个token完成视觉理解，预测下一个scale完成视觉生成，展现出强大的混合模态输入输出能力。
随着大模型（LLMs）的发展，AI 写作取得了较大进展。然而，现有的方法大多依赖检索知识增强生成（RAG）和角色扮演等技术，其在信息的深度挖掘方面仍存在不足，较难突破已有知识边界，导致生成的内容缺乏深度和原创性。
