5秒完成3D场景编辑，北大&港中文&上海AI Lab搞出VGGT-Edit，120倍加速太炸了
5秒完成3D场景编辑，北大&港中文&上海AI Lab搞出VGGT-Edit，120倍加速太炸了3D世界“会看”了，但还不会“改”。
来自主题: AI技术研报
8402 点击 2026-05-28 09:52
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3D世界“会看”了，但还不会“改”。
VeRL-Omni 是一个面向多模态生成模型的通用 RL 后训练框架，由 VeRL-Omni 团队在 verl 与 vllm-omni 之上构建。覆盖扩散 transformer（Qwen-Image）、混合 AR-DiT（Qwen-Omni）、统一理解 + 生成（BAGEL、HunyuanImage-3.0）等架构。
TRAE Editor for Unity 是一款专为 TRAE IDE 开发的，并内嵌于 Unity 编辑器的插件。它打通了 TRAE IDE 与 Unity 编辑器之间的协作链路，将 TRAE IDE 的基础功能、AI 辅助编码能力以及对 Unity 项目的深度理解融为一体，让你能够通过 Unity 编辑器直接唤起 TRAE IDE 编写代码，并便捷地回到 Unity 编辑器进行预览与调试。
Reddit 上的 r/DHExchange 板块从来都不缺奇怪的交易。但月初的一个帖子，还是让见多识广的我打了个问号。「我囤积了一个非常有价值的大型数据库，只是不是你想的那种……15 万张粪便图像。」
每次想让AI读个外部网站的信息，看到这句话头都要炸了。不过，GitHub有个开源项目OpenCLI把这事儿解决了：网站变命令行。Reddit讨论、B站热门、Arxiv论文，以前开浏览器一个个翻的东西，现在终端一行命令直接出结构化数据。
近日，字节跳动智能创作部门（Intelligent Creation Lab）提出新作 DreamLite，一个主干网络仅有 0.39B 参数的轻量级统一扩散模型，在单一网络内同时支持文生图（Text-to-Image） 和图像编辑（Text-guided Image Editing）两个任务，是目前已知首个实现这一能力的端侧模型。
我一直全程关注他打假的全过程，也一直有个想法：耿同学做的这些，能不能让 AI 分担一部分？这几天我琢磨了很久，也 Vibe Coding 了很久，最后做出来一个初版的 「学术打假 Skill——research-integrity-auditor」。
独家获悉，字节跳动日前低调公布全球首个25B级、基于混合专家 (MoE) -扩散自注意力机制(DiT) 的开源增强统一多模态模型Mamoda2.5。Mamoda2.5依托Qwen3-VL-8B、128 个专家，Top-8 路由的MoE+DiT架构搭建，最终模型参数高达250亿，而每次仅激活约30亿参数（约12%）。
不是 Anthropic 主动通知，不是账单透明到让用户自己看出来，是一个 Reddit 帖子，一个 YouTube 视频，一堆截图，在社区里流传开了，才终于有官方工作人员在 X 的评论区回复，说这是第三方恶意工具引入的 BUG，已经退款并做了补偿。
GPT Image 2 凭什么这么强？是扩散模型又迭代了一版？是把 DiT 的参数量从 7B 扩到 20B？是训了更多高质量数据？先给结论：OpenAI 很可能已经不在“纯扩散模型”这条主赛道上了。他们已经把图像生成从“美术课”调到了“语文课”——用一个能读懂指令、能记住上下文、能理解物体关系的 LLM 主导语义规划，至于最后一步的像素生成，可能由扩散组件或其他解码器完成。