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什么时候是具身智能的ChatGPT时刻？

关键词: AI新闻,世界模型,Black Forest Labs,FLUX 3 Action

9 月 22 日，以 FLUX 图像模型闻名的 Black Forest Labs 跨界发布了开源 7B 世界动作模型 FLUX 3 Action。据其官方博客，该模型在英伟达 RoboLab-120 榜单上超过了此前最强的开源模型 Cosmos 3 Nano，参数量却不到后者一半。一家做图像生成的公司跑来卷机器人控制，说明视频模型里积累的「物理直觉」正被越来越多的团队当作机器人大脑的底座。

关键词: AI新闻,人工智能,AI重构,Bun 1.4

Bun 1.4正式发布，核心开发者Jarred Sumner利用AI Agent在11天内将底层代码从Zig重写为Rust，生成超100万行代码并烧掉约16.5万美元Token，InfluxDB创始人Paul Dix发文《The end of programming》指出传统编程方式正走向消亡。

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近年来，文生图模型的能力快速提升。从 Stable Diffusion 到 FLUX、Qwen-Image，扩散模型已经能够生成高质量图像，也能处理越来越复杂的文本提示。

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FLUX 、Qwen-Image 等多模态生成模型的推理速度一直是工业级多模态模型落地的痛点。传统的特征缓存（Feature Caching）方案在追求高倍率加速时，常因瞬时速度的剧烈波动导致轨迹漂移。

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复旦大学与微软亚洲研究院带来的 ArcFlow 给出了答案：如果路是弯的，那就学会 “漂移”，而不是把路修直。在扩散模型中，教师模型（Pre-trained Teacher）的生成过程本质上是在高维空间中求解微分方程并进行多步积分。由于图像流形的复杂性，教师模型原本的采样轨迹通常是一条蜿蜒的曲线，其切线方向（即速度场）随时间步不断变化。

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编辑｜Panda 在文生图模型的技术版图中，VAE 几乎已经成为共识。从 Stable Diffusion 到 FLUX，再到一系列扩散 Transformer，主流路线高度一致：先用 VAE 压缩视

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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。

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Black Forest Labs的开源视觉模型FLUX.2上新，这是一款专为现实创意工作流程打造，绝非演示噱头的生产力工具，与前代FLUX.1相比，实现了从「会画」到「懂你要画什么」的跃升。

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AI绘图圈的朋友们肯定都知道这个产品。FLUX。这次，发布了4款基础模型和1个VAE模型，其中2款是不开源的。分别是Pro和Flex，这两个最强大的模型，是闭源的。而其中2款模型是开源的，一个dev，目前已经开源了。