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扩散概率生成模型（Diffusion Models）已成为AIGC时代的重要基础，但其推理速度慢、训练与推理之间的差异大，以及优化困难，始终是制约其广泛应用的关键问题。近日，被NeurIPS 2025接收的一篇重磅论文EVODiff给出了全新解法：来自华南理工大学曾德炉教授「统计推断，数据科学与人工智能」研究团队跳出了传统的数值求解思维，首次从信息感知的推理视角，将去噪过程重构为实时熵减优化问题。
当AI能「看」见实验室的细节，能「听」见研究员的每一次反应，能「感知」实验进展的每一点变化——它的推理将不再局限于硅基世界。那时，AI将通过人类的双手，直接参与并改变物理现实。它或许将成为实验室中最勤奋、最可靠的「智能伙伴」。
带领IDEA研究院（粤港澳大湾区数字经济研究院）走过第五个年头的沈向洋，新鲜分享了他用来梳理智能演进的五个维度——作为IDEA研究院创院理事长，相比给出一个技术路径路线图，他更希望提出一个识别机会的思考框架，帮助创新者在智能演进中找到技术、产品与商业的切口。
刚刚，Anthropic 发布了一项新研究成果。今天，他们发布的成果是《Natural emergent misalignment from reward hacking》，来自 Anthropic 对齐团队（Alignment Team）。他们发现，现实中的 AI 训练过程可能会意外产生未对齐的（misaligned）模型。
Meta 用一段文本构建可探索的 3D 世界。 这就是 Meta 最新公布的一项突破性研究 WorldGen：只需一段文本提示就能生成真正可导航、可交互、可以走进去探索的完整 3D 世界。
今天，来自快手可灵团队和香港城市大学的研究者们，正在尝试打破这一界限。他们提出了一个全新的任务范式——「视频作为答案」，并发布了相应模型VANS。而这项工作则开创性地提出了Video-Next Event Prediction任务，要求模型直接生成一段动态视频作为回答。
由德克萨斯A&M大学、斯坦福大学、Snap公司、CU Boulder大学、德克萨斯大学奥斯汀分校、加州理工大学、Topaz Labs以及加州大学Merced分校的研究者联合提出的基于AI智能体的方法4KAgent针对不同类型的图像以及需求对图像进行智能修复并放大到4K分辨率，带来优秀的视觉感知效果。该工作已被NeurIPS 2025接收。
昨天，具身智能的圈子“炸”了。不是因为某家公司发布了新产品，而是因为一场“具身武林大会”—— 2025智源具身智能Open Day。现场有多火爆？这么说吧，银河通用、智元、星海图、自变量、原力灵机、加速进化、北京人形、星源智、优必选、
在视觉处理任务中，Vision Transformers（ViTs）已发展成为主流架构。然而，近期研究表明，ViT 模型的密集特征中会出现部分与局部语义不一致的伪影（artifact），进而削弱模型在精细定位类任务中的性能表现。因此，如何在不耗费大量计算资源的前提下，保留 ViT 模型预训练核心信息并消除密集特征中的伪影？
在AI时代，一个洛杉矶电影人用AI工具打造出「电影宇宙」——外星格隆人研究人类文明的搞笑伪纪录片，从健身到橄榄球，全是滑稽误解！