代码造世界,扩散绘现实:AgentGarten让智能体在实时试炼场中边玩边进化
代码造世界,扩散绘现实:AgentGarten让智能体在实时试炼场中边玩边进化推开一块挡板,通道就此封闭;搬来一段坡道,高墙便有了越过的可能。
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推开一块挡板,通道就此封闭;搬来一段坡道,高墙便有了越过的可能。
扩散智能(DiffuSpace)连续完成两轮数亿元人民币融资,创全球扩散语言模型最大规模融资纪录,经纬创投、顺为资本、君联资本联合领投,华为哈勃等跟投。
中科大与智象HiDream.ai团队提出Hi-DiT,采用时间门控机制在共享Transformer中分阶段协调Latent与Pixel双流以兼顾生成效率与细节保留,在ImageNet 256×256上达到1.06 FID,论文已被ECCV 2026接收。
清华大学与北京邮电大学联合提出物理引导扩散模型Channel-Diff,将传播模型、阴影遮挡与多径几何嵌入条件扩散模型,实现无线信道多尺度RSRP预测,在两套真实数据集上相较次优方法分别取得37.19%和25.15%的综合性能提升。
扩散智能DiffuSpace与Acrab联合测试显示,扩散语言模型凭借全局并行生成机制可将端侧Agent运行速度提升约5倍,双方计划加速推进其在AI PC、智能汽车等场景落地。
随着视频扩散模型能力不断提升,从单张图像出发、按照用户指定的相机轨迹生成新视角视频,正在成为 World Modeling 的重要技术路线。
只做一次生成器前向,就能得到一张图,这是一步生成追求的效率。但想把采样步数降到 1,难题其实在训练端:怎样用足够稳定、简单的监督信号,让生成分布靠近真实分布?
大规模视频扩散模型,画面越来越真,却总在“物理定律”上栽跟头。
终于!Agent赛道,不再是自回归(AR)模型一家独大。
还记得「苦涩的教训」(The Bitter Lesson)吗?