近期，扩散语言模型备受瞩目，提供了一种不同于自回归模型的文本生成解决方案。为使模型能够在生成过程中持续修正与优化中间结果，西湖大学 MAPLE 实验室齐国君教授团队成功训练了具有「再掩码」能力的扩散语言模型（Remasking-enabled Diffusion Language Model, RemeDi 9B）。
最近，来自西湖大学的自然语言处理实验室发布了DeepScientist系统，这也是首个具有完整科研能力，且在无人工干预下，展现出目标导向、持续迭代、渐进式超越人类研究者最先进研究成果的AI科学家系统。
自 Sora 亮相以来，AI 视频的真实感突飞猛进，但可控性仍是瓶颈：模型像才华横溢却随性的摄影师，难以精准执行 “导演指令”。我们能否让 AI 做到： 仅凭一张静态照片，就能 “脑补” 出整个 3D
近来，由AI生成的视频片段以前所未有的视觉冲击力席卷了整个互联网，视频生成模型创造出了许多令人惊叹的、几乎与现实无异的动态画面。
近年来，扩散模型（Diffusion Models）凭借出色的生成质量，迅速成为图像、视频、语音、3D 内容等生成任务中的主流技术。从文本生成图像（如 Stable Diffusion），到高质量人脸合成、音频生成，再到三维形状建模，扩散模型正在广泛应用于游戏、虚拟现实、数字内容创作、广告设计、医学影像以及新兴的 AI 原生生产工具中。
近年来，思维链在大模型训练和推理中愈发重要。近日，西湖大学 MAPLE 实验室齐国君教授团队首次提出扩散式「发散思维链」—— 一种面向扩散语言模型的新型大模型推理范式。该方法将反向扩散过程中的每一步中间结果都看作大模型的一个「思考」步骤，然后利用基于结果的强化学习去优化整个生成轨迹，最大化模型最终答案的正确率。
单视角三维场景重建一直是计算机视觉领域中的核心挑战之一，尤其在捕捉高保真室外场景细节时，如何确保结构一致性和几何精度显得尤为困难。
近年来，大语言模型（LLM） 的快速发展正推动人工智能迈向新的高度。像 DeepSeek-R1 这样的模型因其强大的理解和生成能力，已经在 对话生成、代码编写、知识问答 等任务中展现出了卓越的表现。
无论是在全国两会会场，还是在西湖大学的教室里，施一公的衣服上总会别着西湖大学的校徽。作为全国政协委员、西湖大学校长，这位科学家也多次将科研与社会问题相结合，递交多份调研报告和建议。
人工智能正迎来前所未有的变革，其中，大语言模型（LLM）的崛起推动了智能系统从信息处理向自主交互迈进。
