扩散语言模型（Diffusion-based LLMs，简称 dLLMs）以其并行解码、双向上下文建模、灵活插入masked token进行解码的特性，成为一个重要的发展方向。
东北大学、武汉大学等的研究人员首次提出统一处理图像与视频的无监督领域自适应语义分割框架，通过四向混合机制（QuadMix）和光流引导的时空聚合模块，有效缩小跨域差异，显著提升模型性能，刷新多项基准记录。该方法不仅解决了图像与视频任务割裂的问题，还为未来多模态感知系统奠定了基础。
大语言模型（Large Language Models，LLMs）技术的迅猛发展，正在深刻重塑医疗行业。医疗领域正成为这一前沿技术的 “新战场” 之一。大模型具备强大的文本理解与生成能力，能够快速读取医学文献、解读病历记录，甚至基于患者表述生成初步诊断建议，有效辅助医生提升诊断的准确性与效率。
3D生成又补齐了一块重要拼图——物理属性！ 南洋理工大学-商汤联合研究中心S-Lab，及上海人工智能实验室合作提出了PhysXNet，号称首个系统性标注的物理基础3D数据集。
Dogfooding（内部试用） 应该被 AI 创业公司重视起来了。
你有没有想过，我们正在见证软件史上最深刻的一次变革？不是什么渐进式的改进，而是一场颠覆性的革命。
小时候完成月考测试后，老师会通过讲解考试卷中吃错题让同学们在未来取得好成绩。
GTA 工作由中国科学院自动化研究所、伦敦大学学院及香港科技大学（广州）联合研发，提出了一种高效的大模型框架，显著提升模型性能与计算效率。
Kimi K2称霸全球开源模型的秘籍公开了！
我们知道，训练大模型本就极具挑战，而随着模型规模的扩大与应用领域的拓展，难度也在不断增加，所需的数据更是海量。大型语言模型（LLM）主要依赖大量文本数据，视觉语言模型（VLM）则需要同时包含文本与图像的数据，而在机器人领域，视觉 - 语言 - 行动模型（VLA）则要求大量真实世界中机器人执行任务的数据。
