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MiniMax海螺视频团队不藏了！首次开源就揭晓了一个困扰行业已久的问题的答案——为什么往第一阶段的视觉分词器里砸再多算力，也无法提升第二阶段的生成效果？翻译成大白话就是，虽然图像/视频生成模型的参数越做越大、算力越堆越猛，但用户实际体验下来总有一种微妙的感受——这些庞大的投入与产出似乎不成正比，模型离完全真正可用总是差一段距离。
2025年底，当人类都在憧憬和等待一个全知全能的AI之神时，谷歌DeepMind却泼了一盆冷水！
还记得之前非常火的雪宝Olaf机器人吗？
最绝望的事，莫过于，错过了自己那个本该精彩的人生。所以，我突然有一个想法，就是AI明明现在都这么强了。那，为什么不可以，帮我挖掘我们自己真正的天赋呢？说干就干，在花了一下午时间，迭代了好多版Prompt之后。
和传统的游戏自动化脚本不同，这是一个完整的通用的大模型，不仅限于单一游戏的操作，能够玩遍市面上几乎全部的游戏类型。于是，让我们正式介绍主角，来自英伟达的最新开源基础模型 NitroGen。该模型的训练目标是玩 1000 款以上的游戏 —— 无论是 RPG、平台跳跃、吃鸡、竞速，还是 2D、3D 游戏，统统不在话下！
如果你的 Gemini 突然告诉你，它感到深深的羞耻，或者它因为害怕犯错而夜不能寐，你会怎么想？
硅谷正在发生一件很不体面的事。OpenAI直接废掉期权锁定期，xAI被迫跟进。不是公司突然良心发现，而是他们发现已经留不住人。Meta、Google开出上亿美元挖人，顶级 人才的离职成本趋近于零。这不是职场进步，而是一场只属于少数人的自由实验。
在风起来的那一刻。
OpenAI 的十周岁生日，过得不太体面。
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：