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在大语言模型推理领域，虽然「推测解码」（Speculative Decoding，SD）已成为加速生成的标准配置，但它依然存在一个致命弱点： drafting（草拟）和 verification（验证）之间必须串行进行。
近年来，随着 Sora、Seedance 等文本到视频（T2V）扩散模型的飞速发展，AI 视频生成在视觉保真度与动态表现上已取得突破性进展。特别是近期备受瞩目的 Seedance 2.0，展现出了极其强大的多镜头叙事与复杂分镜控制能力。
随着无需向云端发送敏感数据、以隐私为先的企业级人工智能需求日益增长，SpotDraft 已从高通风险投资公司获得 800 万美元战略 B 轮扩展融资，以扩展其面向受监管法律工作流程的端侧合同审评技术。
视频世界模型领域又迎来了新的突破！
作为得到AI学习圈的主理人，我的日常除了帮大家盯着AI领域的前沿动态，另一项重要任务就是高强度地测评和使用各种AI产品。说实话，在写作这类AI工具上，我经常感到无聊——很多工具生成的文章虽然快，但往往千篇一律。
从单张图像创建可编辑的 3D 模型是计算机图形学领域的一大挑战。传统的 3D 生成模型多产出整体式的「黑箱」资产，使得对个别部件进行精细调整几乎成为不可能。
近日，一家名为 CraftStory 的 AI 初创公司推出了 Model 2.0 视频生成系统，凭借可生成长达五分钟的富有表现力、可媲美专业水准、以人为中心的视频，破解了困扰 AI 视频生成行业长久以来的「视频时长」难题，引起热议，并被视为或将是 OpenAI 的 Sora 和 Google 的 Veo 的强有力竞争者。
多模态大模型（MLLM）在自然图像上已取得显著进展，但当问题落在图表、几何草图、科研绘图等结构化图像上时，细小的感知误差会迅速放大为推理偏差。
在大多数人眼中，《我的世界》（Minecraft）只是一款自由度极高的沙盒游戏。 而在香港科技大学（广州）与腾讯联合团队的眼中，它却是一座可以演练通用人工智能的“数字练兵场”。
就在刚刚，也许是目前最强的开源蛋白质结合剂AI设计工具，登上Nature。瑞士洛桑联邦理工学院、美国麻省理工学院等研究人员在Nature上发表了题为One-shot design of functional protein binders with BindCraft的论文。