

> 摒弃为单一视觉任务定制专用模型的老路，DeepMind巧妙地将视频生成框架逆向转化为通用视觉感知器，以极低的数据成本暴力颠覆了传统CV管线。

## 降维打击 将生成器反向压榨为提取器
在传统的计算机视觉（CV）领域，工程师们习惯于“分而治之”。要做深度估计，就得训练一个专门的Depth模型；要做图像分割，就得搞一个SAM架构；要做3D关键点检测，又得拉一套独立的标注数据。但Google DeepMind此次推出的GenCeption框架，却像是一个掀翻棋盘的野蛮人。

架构创新点　GenCeption的核心极客思维在于“逆向工程”。它把原本用来从文本生成视频的扩散模型（如WAN 2.1 Diffusion Transformer）做了一次绝妙的改造。视频生成模型在海量预训练中，其实已经深刻理解了物理世界的深度、遮挡、运动规律和语义边界（否则它无法生成逼真的视频）。GenCeption直接跳过了缓慢的迭代采样生成步骤，将其改造成一个高效的前馈网络。仅仅通过单一的向前传递过程，它就能将模型内部蕴含的“物理直觉”暴力提取出来，直接输出高质量的深度图和分割掩码。这好比是把一个小说家的脑子直接取出来当成百科全书用，简单、粗暴，却极为有效。

![42.jpg](https://static.downly.cn/images/727d0e383462e463dc48b342d7c4d5e1.jpg) <center>图源备注 图片由AI生成</center>

## 算力平权与合成数据革命 告别海量人工标注
对于下游的AI开发者而言，GenCeption带来的最大震撼是“成本粉碎”。一直以来，感知模型的训练极其依赖人工标注的像素级数据集，这是一笔天价的开销。

破局红利　根据论文披露，GenCeption匹配甚至超越了现有诸多专用SOTA模型的性能，但其使用的特定任务训练数据比以往少了惊人的7到500倍。更令人兴奋的是，它几乎完全依赖合成视频进行训练，却能完美泛化到真实世界的复杂场景中（例如未经训练的动物和工业机器人）。这意味着视觉基础模型（Vision Foundation Model）正在复刻大语言模型（LLM）的“涌现”奇迹，合成数据正式具备了替代真实人工标注的能力。

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## 务实预测 垂直视觉模型的谢幕倒计时
GenCeption的出现宣告了计算机视觉领域“大一统”时代的加速到来。可以预见，未来1到2年内，那些耗费巨资针对单一任务（如仅做车道线检测、仅做医疗影像分割）微调的小型垂直模型，将被这种泛化能力极强的生成式预训练架构无情碾压。视频生成大模型不再只是文生视频的娱乐工具，它们将作为最强大的“通用世界模型”，直接掌管自动驾驶、工业质检和机器人导航的视觉中枢枢纽。

DeepMind GenCeption逆向突围 视频生成模型降维吞噬传统视觉感知



> 抛弃传统的复杂采样机制，新一代DiT架构直接在像素层面实现精准控制与高效生成。底层范式的革新不仅大幅压缩了渲染算力成本，更为下一代端侧AI视觉硬件铺平了道路。

## 挣脱潜在空间的算力损耗与失真桎梏

长久以来，主流的视觉生成大模型高度依赖潜在扩散架构。为了规避庞大的计算量，传统模型通常先将高维的图像数据压缩到一个低维的潜在空间中进行扩散去噪，最后再通过解码器将其还原为像素。然而，这种“先压缩后还原”的妥协之举，不可避免地带来了细节丢失与高频信息的模糊，成为高保真视觉生成的阿喀琉斯之踵。

英伟达此次在CVPR亮相的PixelDiT架构，正是对这一底层顽疾的正面强攻。它摒弃了传统的U-Net网络，全面拥抱Transformer架构（DiT），并极其激进地将处理维度直接拉回到原始的像素空间。通过重新设计的注意力机制与极致优化的并行计算调度，PixelDiT在不牺牲生成质量的前提下，生生扛住了直接在像素级操作带来的恐怖计算复杂度，实现了从“有损压缩生成”到“无损原生生成”的技术跨越。

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 <center>图源备注 图片由AI生成</center>

## 架构范式的演进与尺度定律的胜利

PixelDiT的成功入围，绝非单纯的算法微调，而是大模型领域“尺度定律”在视觉生成方向的又一次伟力证明。传统网络在扩展模型参数量时往往会遇到性能瓶颈，而基于Transformer的DiT架构天生具备极佳的可扩展性。只要持续喂入更多的算力与更高质量的数据，其生成保真度与语义对齐能力就能实现近乎线性的提升。

更核心的突破在于，直接操作像素意味着模型能够更敏锐地捕捉到光影、纹理等微观物理规律。对于需要极高视觉精度的工业设计、医疗影像分析甚至影视级特效渲染而言，这种无需经过编码器二次翻译的直出能力，彻底打通了AI生成内容与专业级生产管线之间的壁垒。

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 <center>图源备注 图片由AI生成</center>

## 端侧渲染重塑与底层硬件生态的护城河

作为底层算力的绝对霸主，英伟达推出PixelDiT的野心远不止于发表一篇顶级学术论文。这项底层架构的革新，本质上是对其自身硬件生态的一次精妙反哺。像素级DiT对显存带宽与张量核心的调度有着极其严苛的要求，这恰好完美契合了英伟达最新一代GPU的硬件特性。

随着PixelDiT的开源与普及，下游开发者将能够以更低的试错成本开发出具备极高视觉质量的应用。更重要的是，通过底层算子的优化，这种原本只能在云端集群运行的庞然大物，正逐步显露出在边缘设备上部署的潜能。当高质量的像素级生成成为端侧设备的标配，整个视觉AI行业的商业逻辑与产品交互形态，必将迎来一场前所未有的重构。

英伟达PixelDiT架构入围CVPR 扩散模型在像素级生成领域的底层跃迁



> **导语** 随着苹果M5芯片的发布，端侧AI处理能力实现了前所未有的四倍性能飞跃，为个人设备带来了更强的本地智能体验。与此同时，谷歌DeepMind与耶鲁大学的合作揭示了AI在癌症治疗中的新潜力，而AMD与甲骨文的合作则预示着AI算力基础设施的又一次大规模扩展。从AI驱动的“数字孪生”提升工作效率，到Anthropic高性价比模型的推出，再到VSCO为专业影像编辑注入智能，AI技术正以前所未有的深度和广度，重塑着从个人应用到企业服务的方方面面。



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## 苹果M5芯片引领终端侧AI性能革命
苹果公司正式发布了采用先进3纳米工艺的M5系列芯片，其AI性能实现了惊人的“四倍飞跃”。这款芯片的图形处理器在处理AI相关任务时速度提升超过400%，同时其16核神经网络引擎达到了每秒38万亿次的运算速度。这一突破性进展将极大地增强MacBook Pro和iPad Pro等设备的本地AI处理能力，加速终端侧的智能化体验，让用户在设备上就能享受到更强大、更高效的AI功能。

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## DeepMind联手耶鲁大学，AI模型发现癌症治疗新思路
谷歌DeepMind与耶鲁大学的最新合作研究取得了重大突破。他们共同开发的C2S-Scale27B模型，基于强大的Gemma架构，在单细胞分析领域展现出卓越的能力。该模型成功发现，药物Silmitasertib在特定条件下能够充当“条件增强剂”，有效激活人体免疫系统，使其能够精准识别并清除癌细胞。这一发现为癌症治疗提供了一个全新的、充满希望的方向。

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## AMD与甲骨文强强联合，五万AI芯片部署计划启动
AMD在AI市场的布局再下一城，宣布与甲骨文达成重大合作协议。根据协议，甲骨文将从2026年第三季度开始，在其数据中心大规模部署5万块AMD Instinct MI450 AI芯片。此次部署将采用新一代的“Helios”机架系统。这一战略举措不仅将显著推动AMD在人工智能市场的增长，也使其与行业领导者英伟达的竞争进入了新的阶段。

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## AI数字孪生解决职场协作痛点，Viven获3500万美元融资
初创公司Viven凭借其创新的AI驱动“数字孪生”技术，成功获得3500万美元种子轮融资。该公司利用大语言模型和先进的隐私保护技术，为员工创建数字替身。这个“数字分身”能够在员工休假或因时区不同而无法及时响应时，填补关键信息的空缺，确保项目沟通顺畅、工作持续推进，从而有效解决员工“不在场”的痛点，为企业节省了宝贵的时间与成本。

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## Anthropic推出Haiku 4.5模型，性价比优势凸显
Anthropic公司发布了其最新的轻量化AI模型Claude Haiku 4.5。该模型以其卓越的性价比脱颖而出，仅需同系列Sonnet 4模型三分之一的价格，就能提供与之相媲美的强大编程能力。Haiku 4.5专为需要低延迟和快速响应的实时应用场景设计，如在线聊天助手和客户服务系统，成为了Claude系列中平衡性能与成本效益的理想解决方案。

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## Anthropic商业前景广阔，年收入或将迎爆发式增长
据预测，由前OpenAI员工创立并专注于安全AI技术研发的Anthropic公司，正迎来其商业化的快车道。公司预计到2025年底，其年化收入有望达到90亿美元，而到2026年，这一数字更可能飙升至惊人的260亿美元。这一强劲的增长预期，充分彰显了Anthropic在人工智能领域的巨大发展潜力和广阔的市场前景。

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## VSCO发布AI Lab，开启智能图像编辑新时代
知名摄影应用VSCO正式推出了名为“AI Lab”的全新工具集，标志着专业级图像编辑进入了智能化时代。该工具集利用了先进的人工智能技术，如智能对象移除，允许专业摄影师在高分辨率的RAW文件上进行精细且非破坏性的编辑。这一创新极大地提升了专业创作者的工作流程和效率，让复杂的图像处理变得更加简单和智能。

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## 谷歌Flow视频工具升级，光影音频编辑更强大
谷歌对其AI视频生成工具Flow进行了重要升级。新版本增加了灵活的光影编辑功能，让用户能够更精细地调整视频中的光照效果，显著提升了生成视频的真实感和艺术感。同时，音频处理功能也得到了大幅增强，使得视频创作的灵活性和最终效果都迈上了一个新台阶，内容生成更加自然生动。

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## 谷歌加速AI产品部署，VEO 3.1版本即将上线
有消息称，谷歌正准备在Gemini和相关API上发布其最新的VEO 3.1 AI模型。用户已在Gemini应用中发现了与新功能相关的免责声明，预示着此次更新将很快整合到用户熟悉的界面中。此外，在谷歌的Vertex AI平台上也出现了对VEO 3.0预览模型的引用，种种迹象表明，谷歌正在全力加速其先进AI产品的开发与部署。

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## Airtel与IBM携手，共促云计算与AI创新
印度电信巨头Airtel与科技巨头IBM达成战略合作，旨在共同推动云计算和人工智能技术的创新。此次合作将充分利用IBM强大的云基础设施与AI技术，并结合Airtel在电信领域的网络可靠性及数据本地化优势。双方将共同提升Airtel Cloud服务能力，帮助金融、医疗等受严格监管的行业企业高效、安全地扩展其AI工作负载。

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每日AI资讯1016：端侧AI芯片性能飞跃，AI赋能医疗影像与企业服务迈向新纪元



> 随着中国生成式AI硬件支出的激增，网络瓶颈问题日益凸显。与此同时，Meta开源的DINOv3模型正引领AI视觉进入“无标注”时代，而Anthropic的Claude模型则在AI安全领域迈出了重要一步，学会了主动终止不当对话。

## IDC预测中国生成式AI硬件投入五年内将突破330亿

根据国际数据公司（IDC）的最新报告，中国在生成式AI领域的硬件支出正迎来爆发式增长。预计到2028年，相关支出将达到惊人的330亿元人民币，年均复合增长率高达38.5%。

这一增长的背后，是日均Token消耗量的急剧攀升，使得网络基础设施逐渐成为AI发展的瓶颈。为了应对数据洪流，高端以太网端口的需求将大幅增加，预计到2029年，其出货量将超过4300万个。这不仅预示着技术的飞跃，也为整个网络硬件产业带来了前所未有的发展机遇。

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## Meta开源DINOv3，AI视觉迎来“无标注”新时代

Meta AI近日发布并开源了其最新一代的通用图像识别模型 DINOv3，堪称AI视觉领域的“神器”。该模型最大的突破在于采用了自监督学习技术，使其能够在没有人工标注的情况下，精准提取图像的全局和局部特征。

DINOv3在多项基准测试中表现卓越，其强大的能力可广泛应用于环境监测、自动驾驶、医疗影像分析和安防监控等多个关键领域。这一技术不仅极大地降低了AI视觉的应用门槛，也推动了相关生态的繁荣。然而，技术的进步也伴随着新的挑战，如何解决可能出现的隐私和偏见等伦理问题，成为了下一步需要关注的焦点。

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## AI学会自我保护，Anthropic的Claude模型能主动终止恶意对话

在AI安全领域，Anthropic公司取得了新的进展。据称，其最新的部分Claude模型现在具备了一项新能力：当检测到对话内容变得“有害或辱骂性”时，模型可以主动选择结束这次交流。

这项功能赋予了AI一定的自我保护能力，是提升AI系统自主性和安全性的重要一步。它标志着AI不再只是被动的信息接收者，而是能够在一个更安全、更健康的环境中与人类进行交互的参与者，这对于构建负责任和可信赖的AI系统至关重要。

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每日AI资讯0817：硬件狂飙、视觉革命与AI自我觉醒






> 导语 本期AI资讯聚焦全球科技巨头的最新动态与垂直领域的创新应用。谷歌与OpenAI在图像生成和教育领域展开激烈竞争，分别升级Imagen 4并推出ChatGPT学习模式；微软则着眼未来，洽谈确保AGI时代后的技术使用权。与此同时，国产AI也硕果累累，WPS智能体让办公更高效，通义千问新模型实现性能飞跃，新型大模型将照片修复推向8K超清时代。从医疗到制造，人形机器人和专业妇科大模型的出现，标志着AI正深度融入各行各业，重塑未来生产与生活。

## WPS灵犀 您的原生Office办公智能体

WPS灵犀作为一款原生的Office办公智能体，正通过其强大的自然语言处理能力，重新定义我们的工作方式。它能够听懂人话，轻松处理文档、制作PPT、分析数据等多种办公任务。这款智能体极大地解放了用户在重复性、低价值工作上耗费的时间和精力，让人们可以更专注于需要创造性与深度思考的核心任务，成为我们高效工作不可或缺的伙伴。

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## 新型图像复原大模型HYPIR实现8K超清修复

中国科学院深圳先进技术研究院推出了一款名为HYPIR的新型图像复原大模型，它能在短短1.7秒内将模糊的旧照片修复至惊人的8K超高清画质。该模型尤其擅长高保真地恢复图像中的文字等精细细节。经过三次迭代升级，HYPIR在修复的准确性和细节表现上已获得显著提升，未来有望在文化遗产保护、影视制作、科学研究及医疗影像等多个领域发挥重要作用。

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## 谷歌升级Imagen 4 AI图像生成领域竞争加剧

谷歌近期悄然升级了其文本到图像生成模型——Imagen 4 Ultra。新版本在图像细节、真实感和处理复杂指令方面实现了性能飞跃，已跻身全球顶尖模型行列。更具看点的是，其每千张图像60美元的定价远低于竞争对手OpenAI的GPT-4o，展现出明显的性价比优势。配合其快速的生成速度和多平台接入能力，Imagen 4的升级标志着AI图像生成领域的竞争正变得日益激烈。

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## OpenAI推出ChatGPT Study 赋能个性化教育

OpenAI为ChatGPT推出了全新的学习模式“ChatGPT Study”，正式进军教育领域。该模式专为学生和教育工作者设计，集成了交互式提示、支架式回应、个性化辅导和知识点检查等多种功能，旨在提供一种更具互动性的个性化学习体验，帮助学生培养批判性思维，而不仅仅是提供现成答案。此举预示着AI将在教育领域扮演越来越重要的角色。

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## 通义千问开源新模型 3B参数媲美顶尖模型

阿里巴巴通义千问团队宣布开源Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507新版本模型。该模型在通用能力、指令遵循、逻辑推理和长文本理解等方面均有显著提升。其最大亮点在于，在非思考模式下，仅需激活3B参数，其性能即可媲美Gemini 2.5-Flash和GPT-4o等顶尖的闭源模型，展示了极高的效率和性能。

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## 乐聚机器人获大额融资 5G-A人形机器人将引领智能制造

乐聚机器人近期获得了新一轮重要融资，并计划在2025年前交付上千台人形机器人。公司正与华为云、深开鸿等伙伴紧密合作，借助先进的5G-A技术，将人形机器人应用于复杂的工业场景。此轮融资将有力推动人形机器人在智能制造领域的产业化进程，解决实际应用中的技术挑战。

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## “豆蔻”妇科大模型通过国家级笔试 垂直医疗AI获突破

由壹生检康公司基于钉钉平台开发的“豆蔻妇科大模型”，近日成功通过了国家妇产科正高级职称的笔试，成为国内首个达到专业临床考试标准的、由创业公司在企业专属AI平台上训练的垂直医疗大模型。该模型的训练周期短、准确率高，为AI在医疗等专业领域的规范化应用提供了宝贵范本。

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## 谷歌NotebookLM推出视频概览功能

谷歌为其AI笔记工具NotebookLM增加了一项新功能——视频概览。这项功能旨在通过更直观的可视化方式，帮助用户快速理解和掌握各类复杂的主题与概念，提升信息处理和学习的效率。

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## Spotify暗示未来将推出更健谈的语音AI界面

音乐流媒体巨头Spotify暗示，公司未来计划推出一个更具对话性和互动性的语音AI界面。这意味着用户未来或许能与Spotify进行更自然的交流，获得更智能、更个性化的音乐推荐和播放体验，进一步提升用户粘性。

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## 谷歌AI搜索迎来Canvas等一系列重大更新

谷歌对其AI搜索模式进行了一系列重要升级。其中最引人注目的是新增了“画布”（Canvas）功能，它允许用户通过涂鸦、文字和图片等多种方式进行实时、直观的搜索。此外，实时搜索助手“Search Live”也得到了增强，为用户提供更加即时和智能的搜索体验。

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## 微软洽谈新协议 确保AGI时代后仍可使用OpenAI技术

据报道，微软正在与OpenAI进行新的商业谈判，旨在确保即使在OpenAI实现通用人工智能（AGI）这一里程碑后，微软仍能继续获得其先进技术的使用权。这份新协议如果达成，将对两家公司的长期合作关系以及未来AI格局产生深远影响。

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每日AI资讯0730：谷歌微软OpenAI巨头激战，垂直领域AI应用全面开花

> 一项名为 Chain-of-Zoom 的新技术，实现了惊人的 64 倍显微镜级图像超分辨率。

## Chain-of-Zoom 技术突破 图像超分迈向显微镜级别

在图像处理领域，如何将低分辨率图像清晰化，获取更多细节，一直是研究的热点。 近日，一项名为 Chain-of-Zoom 的新技术引起了广泛关注。 这项技术声称能够实现惊人的 64 倍图像超分辨率，达到近乎显微镜般的细节呈现，为图像分析和应用带来了新的可能性。

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传统的图像超分辨率技术通常一次性将图像分辨率提高一个固定的倍数。 然而，Chain-of-Zoom 采用了不同寻常的策略。 从提供的参考资料来看，这项技术的关键在于其“链式放大”的方法

*   **逐级放大** 它不是一次性放大 64 倍，而是通过多步、逐级的放大过程来实现高倍率超分。
*   **中间结果优化** 在每一步放大后，都会对中间结果进行优化和细化，为下一步的放大提供更好的基础。
*   **利用上下文信息** 可能在放大过程中充分利用图像的局部和全局上下文信息，填充细节，避免失真。

这种链式处理的方式，使得 Chain-of-Zoom 能够在实现高倍率放大的同时，保持图像的清晰度和细节，避免了传统方法在高倍率下容易出现的模糊和失真问题。

## 64 倍显微镜级细节 开启全新应用场景

64 倍的超分辨率能力，意味着可以将原本模糊不清的图像细节放大到前所未有的清晰度，达到类似光学显微镜的观察效果。

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这项技术有望在多个领域发挥重要作用，例如

*   **医疗影像分析** 提高医学影像的分辨率，帮助医生更清晰地观察细胞、组织等细节，辅助诊断。
*   **遥感图像处理** 提升卫星或无人机拍摄图像的细节，更好地进行地面目标识别和环境监测。
*   **安防监控** 清晰化监控画面中的模糊细节，提高人员或车辆的识别率。
*   **科学研究** 在材料科学、生物学等领域，对微观图像进行更深入的分析。
*   **内容创作** 修复老旧照片，提升低质量视频的清晰度。

Chain-of-Zoom 的强大能力，为这些领域带来了全新的分析和应用视角。

## 技术挑战与未来展望

实现 64 倍超分辨率并非易事，Chain-of-Zoom 技术也面临着相应的技术挑战，例如如何避免在多级放大过程中累积误差，如何处理图像中的复杂纹理和细节等。

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然而，这项技术的突破性进展，为未来的图像超分辨率研究指明了新的方向。 随着 AI 模型和算法的不断优化，我们期待 Chain-of-Zoom 或类似的链式超分方法能够进一步完善，并在更广泛的应用中发挥更大的价值。

Chain-of-Zoom 的出现，是图像处理领域的一项重要进展，它将图像超分辨率推向了新的高度，为我们打开了观察微观世界和处理低质量图像的全新视野。




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