一篇文章系统看懂 AI 文生图原理
AI文生图技术正在改变内容创作的边界，但你真的理解它的底层原理吗？本文将从系统视角出发，带你厘清扩散模型的生成机制、关键技术路径和演化趋势，用通俗易懂的方式打开“一句话生成一张图”背后的黑盒世界。
机器人明明听懂了指令，为什么还是干了别的事
你有没有想过一个问题：如果一个机器人在测试里成绩满分，是不是就说明它真的听懂了你说的话？这个问题听起来有点蠢，但上海交通大学的研究团队发现，答案很可能是否定的。
字节Seed最新论文，解决了AI改图的核心难点
图像端是Seedream 5.0 Pro，能交互式精准编辑、把画面拆成多图层，直接产出可编辑的分层设计图;视频端Seedance 2.5 首次亮相，单段原生时长拉到30 秒、一次支持50 个素材联合参考。
拿到DeepMind、Meta等多家Offer后，她把机器学习求职面试的真相写了出来
来源：市场资讯（来源：机器之心）编辑｜Panda「这是目前互联网上最诚实的机器学习面试指南。」工程师 Vaishinavi 在 𝕏 上对一篇近期上线的博客文章做出了如此评价。
谢赛宁REPA得到大幅改进，只需不到4行代码
机器之心报道编辑：Panda邹忌曾经有一个问题：吾与徐公孰美？而对于 REPA，也有一个类似的问题：全局信息与空间结构，哪个对表征对齐更重要？表征对齐（REPA）可通过将强大的预训练视觉编码器的表征蒸馏为中间扩散特征，来指导生成式训练。
何恺明首个语言模型：105M参数，不走GPT自回归老路
此前，他以一作身份与恺明合作过论文《Bidirectional Normalizing Flow: From Data to Noise and Back》。
LangFlow: 挑战离散扩散，探索下一代语言模型新范式
主要作者团队:Yuxin Chen 现为伊利诺伊大学厄巴纳 - 香槟分校硕士一年级学生，Chumeng Liang 为 UIUC 博士一年级学生，Hangke Sui 为 UIUC 博士二年级学生，Ge Liu 为 UIUC 计算机系助理教授。
上海交大研究突破：让AI说话人像真人，还能秒速生成无限时长视频
这项由上海交通大学人工智能学院与哈尔滨工业大学联合开展的研究，于2026年7月以预印本形式发布，论文编号为arXiv:2608.00079，感兴趣的读者可通过该编号查阅完整原文。
Diffusion 扩散模型详解：驱动高质量 3D 内容生成的核心机制
在 AI 领域，扩散模型（Diffusion Model）已经成为生成高质量 3D 内容的核心技术之一。从二维图像的辉煌到三维创造的新大陆，扩散模型不仅能够生成逼真的 3D 模型，还能根据文本描述进行创意生成。