TAG:扩散模型
谷歌在Mythos阴影下低调发布模型，速度提升4倍
谷歌悄悄推出DiffusionGemma扩散模型：26B参数MoE，仅激活3.8B，推理速度比自回归Gemma快4倍（H100 1000+ tokens/s）。抛弃逐Token模式，一次铺开256 token并行生成，适合本地推理（一张4090即可）。Apache 2.0开源，推理时支持双向注意力，可实时自我纠错。加速“天下武功唯快不破”的时代！
0 
0 
X-Humanoid首发统一具身智能范式
北京人形机器人创新中心（X-Humanoid）提出Pelican-Unified 1.0模型，首次将具身智能的理解、推理、想象与行动整合为一个统一的自适应智能闭环。该模型通过共享潜在表示，实现多模态上下文嵌入、思维链推理和未来视频-动作生成的联合学习，克服了现有模型的碎片化局限。实验表明，Pelican-Unified在感知-推理、物理交互和想象规划等多个基准测试中表现优异，并在真实世界机器人任务中展示出强大的组合泛化和零样本迁移能力。
大模型赋能化工厂安全 AI技术重构防护体系登顶刊
微筑科技联合产学研团队在权威期刊EAAI发表基于扩散模型的化工安全智能监控框架研究。该技术通过AI生成训练数据，结合多模态模型与先进检测算法，精准识别工人危险行为与环境隐患，检测准确率最高达98.1%，有效解决化工安全监控中数据稀缺与误判难题，为工业安全生产提供智能化解决方案。
腾讯微信AI团队发布WeDLM扩散语言模型，显著提升推理效率
腾讯微信AI团队推出新型扩散语言模型WeDLM，通过创新性的拓扑重排技术融合扩散模型与因果注意力机制，有效提升推理效率。该模型在GSM8K等任务中速度比优化自回归模型快约3倍，同时保持高生成质量，适用于智能客服、代码生成等场景，有望降低计算成本并改善用户体验。
AI的“第二条路”：斯坦福Inception获5000万美元种子轮，扩散模型开始入侵文本与代码
斯坦福大学教授Stefano Ermon创立的AI公司Inception完成5000万美元种子轮融资，推出基于扩散模型的代码生成模型Mercury。该模型采用并行架构，代码生成速度超过1000 token/秒，显著超越传统自回归模型，在代码补全、重构等任务中展现出高效能和低成本优势。微软、英伟达等顶级投资机构参与投资，标志着AI架构创新进入新阶段。
