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北京时间 1 月 6 日凌晨 5 点多，英伟达创始人兼 CEO 黄仁勋在 CES 2026 发表了主题演讲，演讲核心只有几个字——物理 AI。期间有一页 PPT 暂时没展示出来，他自嘲道演讲场地在拉斯维加斯所以应该是有人中了头奖导致的。期间，他和两台小机器人的互动，成为了本次演讲的名场面之一。
作为一名 AI 领域的博士生，徐玉庄的经历比较特殊。本科毕业于国防科技大学，随后在部队工作了 5 年，接着在清华大学获得硕士学位，目前在哈尔滨工业大学读博。
在电影与虚拟制作中，「看清一个人」从来不是看清某一帧。导演通过镜头运动与光线变化，让观众在不同视角、不同光照条件下逐步建立对一个角色的完整认知。然而，在当前大量 customizing video generation model 的研究中，这个最基本的事实，却往往被忽视。
从大模型智能的“语言世界”迈向具身智能的“物理世界”，仿真正在成为连接落地的底层基础设施。
在文生图（Text-to-Image）和视频生成领域，以FLUX.1、Emu3为代表的扩散模型与自回归模型已经能生成极其逼真的画面。
在 SIGGRAPH Asia 2025 期间，盛大 AI 东京研究院（Shanda AI Research Tokyo）以展台活动、BoF 学术讨论与顶尖教授闭门交流等形式完成首次公开亮相，标志着盛大在数字人的 “交互智能 (Interactive Intelligence)” 与世界模型的 “时空智能 (Spatiotemporal Intelligence)” 等两大方向的研究
尽管扩散模型在单图像生成上已经日渐成熟，但当任务升级为高度定制化的多实例图像生成（Multi-Instance Image Generation, MIG）时，挑战随之显现：
AI PC能干的事儿，终究是超出了我的认知。
今天聊一聊我们如何做高质量rerank。
随着通用型（Generalist）机器人策略的发展，机器人能够通过自然语言指令在多种环境中完成各类任务，但这也带来了显著的挑战。