AI生成视频总不符合物理规律？匹兹堡大学团队新作PhyT2V：不重训练模型也能让物理真实度狂飙2.3倍！
团队完成。第一作者为匹兹堡大学的一年级博士生薛琪耀。
当前文本生成视频（T2V）技术正在从注重视觉质
CoT
最强o1也刚刚及格！中科大等团队测试视频CoT推理能力：多数模型不及格
中科大等团队提出VCR-Bench评估基准，用于评价视频理解中的CoT推理能力。该基准包含七个独立评估维度的任务框架，覆盖视觉感知和逻辑推理两大类别。结果显示当前多模态模型在复杂视频推理任务上表现不佳，最优模型仅获得62.8的CoT得分和56.7%的准确率。
过程奖励模型也可以测试时扩展？清华、上海AI Lab 23K数据让1.5B小模型逆袭GPT-4o
清华大学刘润泽等人提出生成式过程奖励模型GenPRM，通过思维链推理和代码验证增强大语言模型的推理能力。仅23K训练样本就取得了优异性能，展示了测试时扩展在提升小模型表现上的潜力。
图像生成推理大模型，港中文北大等联手破解画质提升难题
来自港中文、北大和上海AI Lab的研究团队将思维链（CoT）与生成模型结合，显著提高了自回归图像生成的质量，并提出了潜力评估奖励模型（PARM）及其增强版本（PARM++），进一步优化了图像生成质量。
