REG 是一种简单而有效的方法，仅通过引入一个 class token 便能大幅加速生成模型的训练收敛。其将基础视觉模型（如 DINOv2）的 class token 与 latent 在空间维度拼接后共同加噪训练，从而显著提升 Diffusion 的收敛速度与性能上限。在 ImageNet 256×256 上，
特朗普按下「创世纪」按钮之时，美国举国豪赌「AI曼哈顿计划」！白宫给它起名叫——美国创世纪计划（US Genesis Mission）： 让AI直接参与提出科学假设、设计实验、分析数据，让「AI科学家」加速科研创新。
被顶会ICCV 2025以554高分接收的视频理解框架来了！
由Anysphere 的 Cursor 和 Anthropic 的 Claude Code 等 AI 编程工具共同创造的收入已突破 31 亿美元。据直接了解 Cognition 财务状况的人士透露，这其中包括 Cognition 的 Devin 编程代理产生的近 4 亿美元年化收入——这一数字此前未被报道过。
AI闹推出了新栏目 AI 实践派（AI Practitioners）
Xsignal AI Holo（AI 全息）数据库显示，中国移动互联网的AI落地已彻底分化为两条路径：以微信、抖音的AI搜索为代表的“AI Overview (AIO)”旨在筑起认知的长城，将决策锁定在生态内部；而以QQ浏览器QBot为代表的“Agent in App (AIA)”则正演变为主动式的“数字员工”，重构服务分发的主权。
在推荐系统迈向多模态的今天，如何兼顾数据隐私与个性化图文理解？悉尼科技大学龙国栋教授团队联合香港理工大学杨强教授、张成奇教授团队，提出全新框架 FedVLR。该工作解决了联邦环境下多模态融合的异质性难题，已被人工智能顶级会议 AAAI 2026 接收为 Oral Presentation。
前两天，Google发了一个非常有趣的论文： 《Nested Learning: The Illusion of Deep Learning Architectures》
扩散概率生成模型（Diffusion Models）已成为AIGC时代的重要基础，但其推理速度慢、训练与推理之间的差异大，以及优化困难，始终是制约其广泛应用的关键问题。近日，被NeurIPS 2025接收的一篇重磅论文EVODiff给出了全新解法：来自华南理工大学曾德炉教授「统计推断，数据科学与人工智能」研究团队跳出了传统的数值求解思维，首次从信息感知的推理视角，将去噪过程重构为实时熵减优化问题。
扩散式语言模型（Diffusion Language Model, DLM）虽近期受关注，但社区长期受限于（1）缺乏易用开发框架与（2）高昂训练成本，导致多数 DLM 难以在合理预算下复现，初学者也难以真正理解其训练与生成机制。
