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DragStream，首次实现视频生成时的实时拖拽编辑。用户可随时拖动画面中的物体，自由平移、旋转或变形，系统自动保持后续帧连贯自然，无需重训模型，无缝适配主流AI视频生成器，真正实现「所见即所得」。
近年来，随着大语言模型规模与知识密度不断提升，研究者开始重新思考一个更本质的问题：模型中的参数应如何被组织，才能更高效地充当「记忆」。
在 AI 视觉生成领域，扩散模型（DM）凭借其强大的高保真数据生成能力，已成为图像合成、视频生成等多模态任务的核心框架。然而，预训练后的扩散模型如何高效适配下游应用需求，一直是行业面临的关键挑战。
港科大团队提出音频生成统一模型AudioX，只需一个模型，就能从文本、视频、图像等任意模态生成高质量音效和音乐，在多项基准上超越专家模型。团队同时开源了700万样本的细粒度标注数据集IF-caps与可控T2A评测基准T2A-bench，并在该基准上大幅领先现有方法。论文已被ICLR 2026接收。
多模态学习（Multimodal Learning）正在推动 AI 在医学影像、自动驾驶、人机交互等领域取得突破。通过融合图像、文本、表格等多种模态，模型能够获得更全面的信息，从而显著提升性能。
十亿参数的三维重建模型，能塞进手机吗？
最近两个月， AI 圈最火的非 OpenClaw（龙虾）莫属了。
今日，小米正式启动类OpenClaw的移动端系统级智能体Xiaomi miclaw小范围封闭测试。最近一段时间，开源项目OpenClaw在开发者社区迅速走红，它展示了大模型调用工具、操作软件完成任务的惊艳能力。在开发者圈里，用OpenClaw搭建智能体助手也被戏称为“养龙虾”。而小米这次发布的Xiaomi miclaw，则把类似思路带进了手机系统。
AI 搜索引擎正逐渐取代传统搜索入口，「问 AI」已经成为日常习惯。随着 OpenAI 宣布在 ChatGPT 中引入商业推荐，搜索与内容分发的边界正在被重新定义。在这样的环境下，你的内容能否在 AI 搜索中成为「爆款」，不再只取决于标题和流量，而是更大程度取决于 AI 本身的引用偏好。
近年来，视觉大模型在自动驾驶、智慧医疗等场景中得到广泛应用，但在真实业务环境中，“大而全”的通用模型往往并不是最优选择。