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扩散模型（Diffusion Models）近年来在生成任务上取得了突破性的进展，不仅在图像生成、视频合成、语音合成等领域都实现了卓越表现，推动了文本到图像、视频生成的技术革新。然而，标准扩散模型的设计通常只适用于从随机噪声生成数据的任务，对于图像翻译或图像修复这类明确给定输入和输出之间映射关系的任务并不适合。
过去一年，AI 领域在开源力量的推动下呈现爆发式增长。大模型不再是少数巨头专属的技术高地，而是在社区协作与开放共享中不断演化，覆盖基础架构、算法优化、推理部署等多个层面。开源，让 AI 更快、更平、更广，也让越来越多的开发者、研究者、创业者拥有了参与下一代智能系统构建的机会。
最近，刷X（原推特）看到一种New business card。
具身智能最大的挑战在于泛化能力，即在陌生环境中正确完成任务。最近，Physical Intelligence推出全新的π0.5 VLA模型，通过异构任务协同训练实现了泛化，各种家务都能拿捏。
科幻中AI自我复制失控场景，正成为现实世界严肃的研究课题。英国AISI推出RepliBench基准，分解并评估AI自主复制所需的四大核心能力。测试显示，当前AI尚不具备完全自主复制能力，但在获取资源等子任务上已展现显著进展。
编程智能体，几乎成为了 2025 年最热门的话题之一。不管是学术机构还是工业界，都在寻找更高效的落地路径。
扩散模型（Diffusion Models, DMs）如今已成为文本生成图像的核心引擎。凭借惊艳的图像生成能力，它们正悄然改变着艺术创作、广告设计、乃至社交媒体内容的生产方式。
我又发现好东西了！前几天在 Artificial Analysis 上发现了一个新模型：17B 参数的国产模型 HiDream-I1排到第二名，和 GPT-4o 得分非常接近！
在最卷的咨询行业，AI已从边缘工具跃升为核心引擎。麦肯锡Lilli吸纳百年知识，BCG Deckster秒生PPT，德勤Sidekick、毕马威与普华永道的智能体平台打算组成「AI舰队」。咨询行业的顾问把AI当做「隐形同事」，AI变革人类行业才刚刚开始。
曾凭借Siri引领潮流的苹果，如今却在AI赛道上被时代抛在身后。苹果AI亮相至今，许多功能鸽了好久。如今，苹果挥刀AI团队拆分重塑，进一步瞄准机器人、智能眼镜未来风口。