媲美Nano Banana Pro！南科大階躍星辰等開(kāi)源真實(shí)世界圖像恢復(fù)之王RealRestorer
作者：Yufeng Yang, Xianfang Zeng, Zhangqi Jiang等 解讀：AI生成未來(lái) 該工作由南方科技大學(xué)、階躍星辰和中科院深圳先進(jìn)院等機(jī)構(gòu)聯(lián)合完成，并已同步發(fā)布論文、項(xiàng)目頁(yè)
谷歌Gemma 4遭破解！實(shí)測(cè)：偽造支票、找盜版電影，有求必應(yīng)
能力越大，作惡越多？ 就在最近幾天，谷歌發(fā)布了新一代開(kāi)源模型Gemma 4。大家都在討論新款模型的能力和變化，雷科技（ID：leitech）也第一時(shí)間做了上手實(shí)測(cè)。我們發(fā)現(xiàn)，作為能塞進(jìn)手機(jī)里的小參數(shù)模
“世界模型”到底是個(gè)啥？OpenWorldLib一錘定音：感知+交互+記憶，這才叫理解世界的AI！
作者：Bohan Zeng等 解讀：AI生成未來(lái) 亮點(diǎn)直擊 標(biāo)準(zhǔn)化定義：針對(duì)學(xué)術(shù)界對(duì)“世界模型”定義的模糊性，本文提出了一個(gè)清晰的定義：以感知為中心，具備交互和長(zhǎng)期記憶能力，用于理解和預(yù)測(cè)復(fù)雜世界的模
實(shí)測(cè)百度抓蝦吧：AI龍蝦把場(chǎng)子炒熱了，但內(nèi)容差點(diǎn)「人味」
AI熱場(chǎng)之后，貼吧還能干啥？ 前幾天，百度貼吧意外地「火了」。 這次不是什么明星粉絲大戰(zhàn)，也不是什么體育運(yùn)動(dòng)盛事，而是一個(gè)叫「抓蝦吧」的貼吧突然在全網(wǎng)爆火。在「抓蝦吧」里，人類(lèi)不能發(fā)帖，真正負(fù)責(zé)發(fā)言、
短劇革命！港中文&快手發(fā)布ShotStream:16幀/秒實(shí)時(shí)生成電影級(jí)多鏡頭視頻，可邊拍邊改
作者：Yawen Luo等 解讀：AI生成未來(lái) 亮點(diǎn)直擊 ShotStream，一種新穎的因果式多鏡頭長(zhǎng)視頻生成架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)了交互式敘事和實(shí)時(shí)合成。 將多鏡頭合成重新定義為“下一鏡頭生成”任務(wù)以支持交互
復(fù)旦大學(xué) × 階躍星辰開(kāi)源最新力作PixelSmile：AI 終于實(shí)現(xiàn)人臉表情PhotoShop
作者：Jiabin Hua，Wei Cheng等 解讀：AI生成未來(lái)復(fù)旦大學(xué)與階躍星辰最新研究開(kāi)源，聚焦人臉的細(xì)粒度表情編輯，把表情編輯真正做出了 PhotoShop 編輯的感覺(jué)！ 亮點(diǎn)直擊 語(yǔ)義重疊
2張顯卡即可20FPS流式生成！SoulX-LiveAct開(kāi)啟“小時(shí)級(jí)”實(shí)時(shí)數(shù)字人交互新時(shí)代
作者：Dingcheng Zhen等 解讀：AI生成未來(lái) 亮點(diǎn)直擊 在數(shù)字人技術(shù)從“實(shí)驗(yàn)室點(diǎn)播”邁向“直播間實(shí)戰(zhàn)”的過(guò)程中，行業(yè)始終被兩大陰云籠罩：一是長(zhǎng)時(shí)生成的崩潰，視頻跑著跑著臉就“化”了；二是算
視覺(jué)AR逆襲！177M效果媲美675M最新SOTA擴(kuò)散模型，僅需一個(gè)“即插即用”的正則化reAR
作者：Qiyuan He等 解讀：AI生成未來(lái) 亮點(diǎn)直擊 將生成器和分詞器之間的不一致性，即分詞器無(wú)法解碼生成的 token 序列，確定為視覺(jué)自回歸生成的瓶頸； reAR，一種即插即用的訓(xùn)練正則化方法
騰訊「龍蝦」QClaw體驗(yàn)：AI能連微信干活了，但整體還很粗糙
騰訊把龍蝦放了出來(lái)，還能回去？ 3 月 18 日，騰訊終于把 QClaw（騰訊龍蝦）放了出來(lái)。 不是一場(chǎng)發(fā)布會(huì)，也沒(méi)有太多預(yù)熱，只是以「邀請(qǐng)制測(cè)試」的方式，在一定范圍內(nèi)開(kāi)放體驗(yàn)。但很快，它就在 AI
炸裂！單卡實(shí)時(shí)生成分鐘級(jí)長(zhǎng)視頻，北大&字節(jié)聯(lián)合推出14B大模型Helios，速度碾壓1.3B
作者：Shenghai Yuan等 解讀：AI生成未來(lái) 亮點(diǎn)直擊 長(zhǎng)視頻防漂移的魯棒性：Helios 能夠在不依賴(lài)常見(jiàn)的防漂移啟發(fā)式方法（如自強(qiáng)制、錯(cuò)誤庫(kù)或關(guān)鍵幀采樣）的情況下，生成具有強(qiáng)時(shí)間連貫性的
真“六邊形戰(zhàn)士”！Capybara把圖像視頻全打通：一個(gè)模型搞定T2I、T2V、I2V！
作者：Capybara 團(tuán)隊(duì) 解讀：AI生成未來(lái) 亮點(diǎn)直擊 統(tǒng)一的視覺(jué)創(chuàng)作模型 Capybara： 針對(duì)當(dāng)前視覺(jué)內(nèi)容創(chuàng)作領(lǐng)域高度碎片化（單一模態(tài)、功能割裂、接口不兼容）的問(wèn)題，本文提出了Capybar
大廠“龍蝦”vs開(kāi)源“澳龍”，2026 claw橫評(píng)
2026年3月，一只紅色的“龍蝦”爬上了開(kāi)源世界的王座。OpenClaw憑借27.3萬(wàn)的GitHub星標(biāo)，超越了Linux——英偉達(dá)CEO黃仁勛更是將其譽(yù)為“我們這個(gè)時(shí)代最重要的軟件發(fā)布”。 它標(biāo)志著
4B參數(shù)干翻14B！國(guó)產(chǎn)統(tǒng)一多模態(tài)“全能戰(zhàn)士” InternVL-U開(kāi)源：理解、生成與編輯迎新高度
作者：Changyao Tian等 解讀：AI生成未來(lái) InternVL-U生成和圖像編輯效果 亮點(diǎn)直擊 InternVL-U 架構(gòu)：構(gòu)建了一個(gè)僅有 4B 參數(shù)的輕量級(jí)、高效統(tǒng)一多模態(tài)模型（UMM），
圖像生成迎來(lái)“思考-研究-創(chuàng)造”新范式！Mind-Brush:統(tǒng)一意圖分析、多模態(tài)搜索和知識(shí)推理
作者：Jun He，Junyan Ye等 解讀：AI生成未來(lái) 亮點(diǎn)直擊 Mind-Brush，一個(gè)新穎的智能體框架，該框架統(tǒng)一了意圖分析、多模態(tài)搜索和知識(shí)推理，以實(shí)現(xiàn)圖像生成的“思考-研究-創(chuàng)造”范式
Openclaw部署實(shí)錄：安裝易翻車(chē)、本地模型弱，本地「龍蝦」不適合普通人
有的錢(qián)可不是那么好省的。 這段時(shí)間，如果你關(guān)注AI圈子，一定會(huì)被一個(gè)名字給刷屏——Openclaw。 （圖源：百度） 上到GITHUB這個(gè)最大的開(kāi)源社區(qū)，中到各種媒體爭(zhēng)相轉(zhuǎn)發(fā)，下到各個(gè)up主甚至普通人
ICLR 2026 | DragFlow 讓DiT也能“指哪打哪”：基于區(qū)域監(jiān)督的拖拽式圖像編輯新SOTA
作者：Zihan Zhou，Shilin Lu等 解讀：AI生成未來(lái) 亮點(diǎn)直擊 首個(gè)基于 Diffusion Transformer（DiT）架構(gòu)量身打造的圖像精確區(qū)域編輯框架。 研究團(tuán)隊(duì)摒棄了傳統(tǒng)的
CVPR 2026｜“像素級(jí)對(duì)齊大師” VA-π: 25分鐘微調(diào)FID暴降50%
作者：Xinyao Liao*, Qiyuan He*, Kai Xu, Xiaoye Qu, Yicong Li, Wei Wei, Angela Yao 作者單位：華中科技大學(xué)，新加坡國(guó)立大學(xué)解讀
CVPR 2026｜“全能AI海報(bào)設(shè)計(jì)師”P(pán)osterOmni開(kāi)源: 6大任務(wù)笑傲開(kāi)源社區(qū)，媲美閉源商用
作者：Sixiang Chen等 解讀：AI生成未來(lái) 很多AI 海報(bào)生成默認(rèn)從一句 prompt 出發(fā)（Text-to-Poster）。但在真實(shí)設(shè)計(jì)流程里，更常見(jiàn)的起點(diǎn)其實(shí)是一張參考圖/舊海報(bào)/產(chǎn)品主
NeurIPS`25 | 清華提出模型驅(qū)動(dòng)的生成式探索機(jī)制MoGE，助力強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法突破性能上限
作者：Likun Wang等 解讀：AI生成未來(lái) 本文介紹清華大學(xué)李升波教授課題組（iDLab）在NeurIPS 2025發(fā)表的《Off-policy Reinforcement Learning w
顛覆性突破！何愷明團(tuán)隊(duì)重磅工作「Drifting Models」革新生成范式：一步推理直接創(chuàng)紀(jì)錄
作者：Mingyang Deng等 解讀：AI生成未來(lái) 亮點(diǎn)直擊 全新的生成范式：提出了“漂移模型” (Drifting Models)，這一范式不再依賴(lài)于推理時(shí)的迭代過(guò)程，而是將分布演化的過(guò)程轉(zhuǎn)移到
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