在生成式 AI 的浪潮中，自回归（Autoregressive, AR）模型凭借其卓越的性能占据了统治地位。然而，其「从左到右」逐个预测 Token 的串行机制，天生限制了并行生成的可能性。
近年来，随着大语言模型规模与知识密度不断提升，研究者开始重新思考一个更本质的问题：模型中的参数应如何被组织，才能更高效地充当「记忆」。
AI圈追逐多年的通用人工智能（AGI），可能从一开始就走偏了。
在 AI 视觉生成领域，扩散模型（DM）凭借其强大的高保真数据生成能力，已成为图像合成、视频生成等多模态任务的核心框架。然而，预训练后的扩散模型如何高效适配下游应用需求，一直是行业面临的关键挑战。
自扩散模型提出以来，它不仅在图像、视频和音频生成方面取得了优异效果，也正逐渐成为解决图像复原、超分辨率、去模糊等逆问题的重要工具。
智东西3月9日消息，近日，由前vivo与理想汽车产品负责人宋紫薇创立的薇光点亮完成超1亿元人民币的Pre-A轮融资。此轮融资由由红杉中国、蓝驰创投联合领投，蚂蚁战投、鼎晖投资、鞍羽资本跟投，老股东九合创投持续追投，所筹资金将重点用于人才梯队建设、新型智能硬件研发、垂类模型训练及时尚Agent关键应用场景落地。
大神Karpathy又开源了新项目——一个能够自主进化的AI科研循环系统。这个项目名叫autoresearch，主打让智能体完全自主地搞科研，只要在Markdown文档里写好指令，剩下的流程全都由AI自动完成。
视觉世界模型 “VideoWorld 2” 由豆包大模型团队与北京交通大学联合提出。不同于 Sora 2 、Veo 3、Wan 2.2 等主流多模态模型，VideoWorld 系列工作在业界首次实现无需依赖语言模型，即可认知世界。
港科大团队提出音频生成统一模型AudioX，只需一个模型，就能从文本、视频、图像等任意模态生成高质量音效和音乐，在多项基准上超越专家模型。团队同时开源了700万样本的细粒度标注数据集IF-caps与可控T2A评测基准T2A-bench，并在该基准上大幅领先现有方法。论文已被ICLR 2026接收。
多模态学习（Multimodal Learning）正在推动 AI 在医学影像、自动驾驶、人机交互等领域取得突破。通过融合图像、文本、表格等多种模态，模型能够获得更全面的信息，从而显著提升性能。
