新国产AI视频生成模型横空出世，一夜间全网刷屏。Magi-1，首个实现顶级画质输出的自回归视频生成模型，模型权重、代码100%开源。整整61页的技术报告中还详细介绍了创新的注意力改进和推理基础设施设计，给人一种视频版DeepSeek的感觉。
当前，强化学习（RL）方法在最近模型的推理任务上取得了显著的改进，比如 DeepSeek-R1、Kimi K1.5，显示了将 RL 直接用于基础模型可以取得媲美 OpenAI o1 的性能不过，基于 RL 的后训练进展主要受限于自回归的大语言模型（LLM），它们通过从左到右的序列推理来运行。
「一位顶尖科学家，有数千亿美元的资源，却仍然能把Meta搞砸了！」最近，圈内对LeCun的埋怨和批评，似乎越来越压不住了。有人批评说，Meta之所以溃败，LeCun的教条主义就是罪魁祸首。但LeCun却表示，自己尝试了20年自回归预测，彻底失败了，所以如今才给LLM判死刑！
基于Transformer的自回归架构在语言建模上取得了显著成功，但在图像生成领域，扩散模型凭借强大的生成质量和可控性占据了主导地位。
在人工智能技术日新月异的今天，语音合成（TTS）领域正经历着一场前所未有的技术革命。最新一代文本转语音系统不仅能够生成媲美真人音质的高保真语音，更实现了「只听一次」就能完美复刻目标音色的零样本克隆能力。
北京大学团队继VARGPT实现视觉理解与生成任务统一之后，再度推出了VARGPT-v1.1版本。该版本进一步提升了视觉自回归模型的能力，不仅在在视觉理解方面有所加强，还在图像生成和编辑任务中达到新的性能高度
GPT-4o图像生成架构被“破解”了！
语言是离散的，所以适合用自回归模型来生成；而图像是连续的，所以适合用扩散模型来生成。在生成模型发展早期，这种刻板印象广泛存在于很多研究者的脑海中。
想象一下，耗费动画大师宫崎骏数十年心血、一帧一画精雕细琢的艺术风格——比如《起风了》中耗时一年多的四秒人群场景，或是《幽灵公主》里那个生物钻地镜头背后一年零七个月的 5300 帧手绘，如今，在GPT-4o手中，似乎变得“唾手可得”。
视觉Token可以与LLMs词表无缝对齐了！
