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该论文提出了一种“少即是多”的更简单、更高效的递归推理模型—Tiny Recursive Model（TRM）。

SAM3（SegmentAnythingModel3）代表了图像和视频分割领域的重大突破，这是一个基于概念提示的统一模型，能够检测、分割和跟踪图像视频中的对象。

Meta 提出的 「早期经验」（Early Experience）范式，在模仿学习与强化学习之间架起桥梁，让智能体通过 「行动 - 观察 - 反思」自主学习，无需外部奖励。

当前基于指令的图像编辑虽借助扩散模型取得进展，但仍面临挑战，本研究突破SFT范式的泛化性与可控性限制，解决扩散模型结合 RL 时的策略优化偏差问题。

还在为视频编辑发愁？港科大&蚂蚁集团提出Ditto框架刷新SOTA！构建一套可扩展、低成本、高质量的指令驱动视频编辑数据生成框架，解决数据稀缺这一核心瓶颈。