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从大模型智能的“语言世界”迈向具身智能的“物理世界”，仿真正在成为连接落地的底层基础设施。
在文生图（Text-to-Image）和视频生成领域，以FLUX.1、Emu3为代表的扩散模型与自回归模型已经能生成极其逼真的画面。
在 SIGGRAPH Asia 2025 期间，盛大 AI 东京研究院（Shanda AI Research Tokyo）以展台活动、BoF 学术讨论与顶尖教授闭门交流等形式完成首次公开亮相，标志着盛大在数字人的 “交互智能 (Interactive Intelligence)” 与世界模型的 “时空智能 (Spatiotemporal Intelligence)” 等两大方向的研究
尽管扩散模型在单图像生成上已经日渐成熟，但当任务升级为高度定制化的多实例图像生成（Multi-Instance Image Generation, MIG）时，挑战随之显现：
AI PC能干的事儿，终究是超出了我的认知。
今天聊一聊我们如何做高质量rerank。
随着通用型（Generalist）机器人策略的发展，机器人能够通过自然语言指令在多种环境中完成各类任务，但这也带来了显著的挑战。
在大型语言模型（LLM）的应用落地中，RAG（检索增强生成）是解决模型幻觉和知识时效性的关键技术。
最近，视频会议软件公司 Zoom 发布了一条出人意料的消息：他们宣称在“人类最后的考试”（Humanity s Last Exam，简称 HLE）这个号称当前 AI 领域最具挑战性的基准测试上，取得了 48.1％ 的成绩，比此前由 Google Gemini 3 Pro（带工具）保持的 45.8％ 高出 2.3 个百分点。
想象一下，只需要一句话描述，AI 就能为你拍出一部完整的短剧？为了让这个想法变成现实，香港大学黄超教授团队开源了 ViMax 框架，并在 GitHub 获得 1.4k + 星标，专注于 Agentic Video Generation 的前沿探索。通过多智能体协作，ViMax 实现了真正的 "自编自导自演"—— 从创意构思到成片输出的完整自动化，把传统影视制作的每个环节都搬进了 AI 世界。