北京大学前段时间又公开了两份技术报告《DeepSeek内部研讨系列：DeepSeek与新媒体运营》+生成未必理解：基于扩散模型能否实现视觉世界模型》！
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《DeepSeek内部研讨系列：DeepSeek与新媒体运营》
《生成未必理解：基于扩散模型能否实现视觉世界模型》
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具体如下：
《DeepSeek内部研讨系列：DeepSeek与新媒体运营》
此技术报告聚焦DeepSeek与新媒体运营，介绍了DeepSeek公司及模型的发展历程，对比不同规模模型性能，阐述大模型能力及应用场景，分享提示词工程技巧。同时，详细探讨AI在新媒体运营全链路的应用策略、落地案例，如内容生产、用户运营等场景，分析其带来的挑战，包括隐私风险、内容质量等问题，并提出应对策略，强调新媒体运营人员需提升AI相关能力，以适应行业变革。
《生成未必理解：基于扩散模型能否实现视觉世界模型》
此技术报告聚焦于基于扩散模型实现视觉世界模型的探讨。当前视觉生成与理解路线相互割裂，生成依靠扩散模型，理解依赖 LLM 。文中回顾 Diffusion 视觉生成发展历程，指出世界模型统一是必然趋势，并介绍多模态统一的相关工作。以 Open - Sora Plan 为例，其在视频生成方面成果显著，同时探索视觉世界模型新方向。此外，深入探讨生成和理解统一原生框架的实现路径、争议点，强调自回归 Transformer 在大一统中的关键作用。
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《生成未必理解：基于扩散模型能否实现视觉世界模型》
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