普林斯顿大学和Meta联合推出的新框架LinGen，以MATE线性复杂度块取代传统自注意力，将视频生成从像素数的平方复杂度压到线性复杂度，使单张GPU就能在分钟级长度下生成高质量视频，大幅提高了模型的可扩展性和生成效率。
Toloka是一家专注于AI数据标注与模型评估的众包平台，成立于2014年，创始人Olga Megorskaya曾是俄罗斯科技巨头Yandex董事会成员。公司总部位于阿姆斯特丹，之前由AI基础设施公司Nebius Group控股。
为此，香港中文大学、字节跳动Seed和斯坦福大学研究团队出手，提出了一种面向同声传译的序贯策略优化框架 (Sequential Policy Optimization for Simultaneous Machine Translation, SeqPO-SiMT)。
医学世界模型（MeWM）是一种创新的AI系统，能够模拟疾病演变并预测不同治疗方案下的肿瘤变化。通过生成术后肿瘤图像，可以帮助医生在术前评估治疗效果，优化治疗方案，显著提升临床决策的准确性，为精准医疗提供了有力支持。
前天MiniMax的M1文章里，我说MiniMax得掏一个视频模型出来吧。 于是，果然，前天深夜，他们发了Hailuo 02。
OpenAI发布最新论文，找了到控制AI“善恶”的开关。
好夸张…… 参赛大模型全军覆没，通通0分。 谢赛宁等人出题，直接把o3、Gemini-2.5-pro、Claude-3.7、DeepSeek-R1一众模型全都难倒。
GRIT能让多模态大语言模型（MLLM）通过生成自然语言和图像框坐标结合的推理链进行「图像思维」，仅需20个训练样本即可实现优越性能！
随着大型模型需要处理的序列长度不断增加，注意力运算（Attention）的时间开销逐渐成为主要开销。
扩散模型在视频合成任务中取得了显著成果，但其依赖迭代去噪过程，带来了巨大的计算开销。尽管一致性模型（Consistency Models）在加速扩散模型方面取得了重要进展，直接将其应用于视频扩散模型却常常导致时序一致性和外观细节的明显退化。
