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香港大学、香港科技大学与腾讯 ARC Lab 联合提出 SCoPE（Sightline-Coordinate Positional Encoding），一套面向视频 DiT 的射线空间位置编码：让视频模型处理位置关系的基底从张量网格转向射线空间。
突发，GPT-5.6 Sol 开启大幅降价！未来三个月，API 价格和 credit 价格（超出计划包含额度后的按需付费用量）一起砍掉超过20%。目前，API 端已经即时生效，符合条件的 ChatGPT Work 和 Codex credits 正在陆续推送。
今天的视频生成模型，已经越来越像一个会拍电影的导演。
图像生成模型正从「会创作」转向「可操作」。
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？
8 月 7 日晚上 10 点，MiniMax H3 团队来到 Reddit 的 r/StableDiffusion 社区举行 AMA（Ask Me Anything）。参与此次交流的包括 H3 研究负责人 dacongya，研究员 Luigi、Nero、Kiro，系统工程师 Reynor，以及 MiniMax 开发者关系负责人 Ryanlee。
新智元报道 这个 8 月，AI 视频赛道的军备竞赛又升级了。 字节跳动发布 Seedance 2.5，把单次视频生成时长从 15 秒翻倍到 30 秒。同一天 MiniMax H3 开源，价格只要闭源旗
上海交通大学联合上海创智学院团队提出 A²-Edit，它以统一框架支持任意物体类别和任意精度掩码，通过混合 Transformer 专家路由、掩码退火训练及 50 万级多品类数据，让用户只需给出粗略区域，也能完成身份一致、结构完整、自然融合的参考图引导局部编辑。
近日，清华大学与香港科技大学的研究团队提出 LiveEdit，一种面向通用文本指令的实时流式视频编辑框架。该方法以因果、分块的方式处理持续到来的视频，在 4 步 / 视频块的推理条件下实现 12.66 FPS 的流式编辑，并能保持被编辑区域的准确性以及未编辑区域的一致性。
机器人实验室里，这样的画面总是反复出现：屏幕上模拟的机械臂正以完美轨迹移动，但真实世界的一边，玻璃杯还待在桌面上，甚至已被夹爪打翻。