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用流匹配（Flow Matching）或扩散模型（Diffusion Models）生成一张手写数字图像、一段 DNA 序列，通常需要从噪声出发，经过多步采样才能得到结果。每一步都要调用模型，生成质量逐渐改善，计算开销也随之增加。
过去几年，神经网络接连改写了一个又一个领域：图像生成有了 Stable Diffusion，视频生成已经能做到以假乱真，就连 3D 渲染也出现了 RenderFormer 这样的纯神经网络方法。但在高保真物理仿真上，神经网络始终没能交出令人满意的答卷，游戏、动画和机器人领域至今仍依赖需要手动调参、难以求梯度的传统求解器。
来自新加坡国立大学、可灵 AI 和香港科技大学的研究团队提出了 DiffusionART，一种面向图像和视频生成的在线 Diffusion RL 算法。该方法支持采用 ODE 采样，不要求奖励模型可微，也无需额外调参，可自然适配标量奖励、二值偏好奖励等多种奖励形式，具有极高的样本效率。
视觉语言模型已经进入办公助手、内容审核、机器人和智能终端等场景。
北京大学、清华大学与阿里巴巴等机构联合提出SparkDiffusion视频生成加速系统，通过融合稀疏注意力、少步蒸馏与FP8量化，在单卡RTX 5090上实现最高720倍推理加速，可在18秒内生成5秒720P视频，并已完整开源权重与训练代码。
高通提前剧透下一代骁龙旗舰移动平台的核心升级：Oryon CPU首次实现5GHz主频并引入动态缓存架构FlexCache，Hexagon NPU推出Element Accelerator与更大共享内存，Adreno GPU首次加入Matrix Cores并集成AI图形渲染技术Adreno Neural Fusion，全面强化端侧智能体AI性能与体验。
过去几年，机器人操作领域几乎被一批新概念重新 “刷屏”。 LLM Planner、VLA、Diffusion Policy、Flow Matching、Latent Action、World Mode
FUMO Lab正式发布Fusion Model，在推理、行业、编程、科学四项顶尖公开测试集上全部位列第一，通过动态分配异构模型能力的智能分配机制，可在保持任务质量的同时将成本降低约30%–40%。
8 月 7 日晚上 10 点，MiniMax H3 团队来到 Reddit 的 r/StableDiffusion 社区举行 AMA（Ask Me Anything）。参与此次交流的包括 H3 研究负责人 dacongya，研究员 Luigi、Nero、Kiro，系统工程师 Reynor，以及 MiniMax 开发者关系负责人 Ryanlee。
近日来自南京大学模式识别实验室（PRLab）的梁嘉骏、廖宇程，在司晨阳教授的指导下，联合新加坡南洋理工大学、英国帝国理工学院，提出连续扩散语言模型 AURORA-LM（Autoencoding Unified Representation for Continuous-Latent Diffusion Language Modeling），对连续空间下的语言建模作出了更多的思考和发现。