宇树科技获授权新专利，通过扩散策略提升机器人决策能力，解决动作理解偏差问题。技术核心包括场景理解、交互预测与扩散决策，旨在增强机器人对未来状态的准确认知。
扩散大语言模型(dLLM)正引领AI思维模式变革。它采用迭代去噪策略，像反复思考的智者，在多个时间维度中推敲，最终输出更精准结果，颠覆了传统逐字生成模式。
英伟达联合港大、MIT推出Fast-dLLM技术，显著提升扩散语言模型推理效率。该技术通过创新的块状KV缓存机制，将LLaDA模型推理速度提升27.6倍，同时采用置信度解码策略保证生成质量。测试显示，在数学推理等任务中，模型吞吐量达54.4tokens/s，准确率保持78.5%，实现速度与质量的双重突破。
香港理工大学与OPPO研究院联合推出开源视频超分辨率框架DLoRAL，基于扩散模型实现一步生成高清视频。该框架采用双LoRA架构：C-LoRA保持帧间一致性，D-LoRA增强空间细节；通过双阶段训练策略优化时间连贯性和高频信息。相比传统方法，DLoRAL在保持流畅性的同时提升10倍推理速度，显著改善画质细节，为视频高清化提供高效开源解决方案。
一种基于视频扩散模型的多任务灵巧手操控通用机器人策略
Alibaba
-
Input tokens/M
Output tokens/M
Context Length
Baidu
32
Google
Tencent
$0.8
$2
30
Chatglm
Gjm1234
Wan2.2是基础视频模型的重大升级版本，专注于将有效MoE架构、高效训练策略和多模态融合等创新技术融入视频扩散模型，为视频生成领域带来更强大、更高效的解决方案。
JetLM
SDAR是一种新型大语言模型，集成了自回归和离散扩散建模策略，结合了AR模型高效训练和扩散模型并行推理的优势。在通用任务上与SOTA开源AR模型相当，在科学推理任务上表现出色，成为最强大的扩散语言模型。
nbirukov
基于扩散策略的视觉运动控制模型，将机器人控制视为生成扩散过程，能够生成平滑的多步动作轨迹，在富接触操作任务中表现出色。
jclinton1
Diffusion Policy 是一个基于扩散策略的机器人控制模型，通过 PyTorch 实现并集成到 Hugging Face 的模型中心。
Diffusion Policy 是一个基于扩散模型的策略学习框架，适用于机器人控制任务。
一个基于扩散策略的机器人控制模型，通过PyTorchModelHubMixin集成发布
rail-berkeley
Octo小型版是一个用于机器人控制的扩散策略模型，采用Transformer架构，能够根据视觉输入和语言指令预测机器人动作。
lerobot
Diffusion Policy 是一种基于动作扩散的视觉运动策略学习模型，专为 PushT 环境设计。
Octo小型版是一个基于扩散策略训练的机器人控制模型，能够预测未来4步的7维动作，适用于多源机器人数据集。
Octo是一个基于扩散策略训练的机器人控制基础模型，能够预测未来动作并处理多模态输入。
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