文章详细介绍了 MiniMax 海螺团队在 AI 视觉生成领域的最新突破：首次开源了视觉分词器预训练框架 VTP，并在该领域确认了 Scaling Law 的存在。此前普遍认为，视觉分词器（第一阶段）的投入无法有效提升生成模型（第二阶段）的效果。海螺团队通过创新的三管齐下训练方案，将传统的图像重建任务与图文对比学习（CLIP）和自监督学习（SSL）相结合，使得视觉分词器不仅能重建细节，更具备深度语义理解能力。实验结果表明，VTP 在算力、参数和数据三个维度上均展现显著的 Scaling Law 特性，打破了行业固有的“悖论”，证明理解力是驱动视觉生成质量提升的关键因素。这项技术不仅对视觉生成具有重要意义，也为整个多模态 AI 领域提供了新的启发。
本文深度解析了腾讯广告算法大赛，强调了推荐系统正从传统的判别式模型向更智能的生成式 Agent 范式转变，以期实现对用户需求的深度理解。文章详细介绍了大赛“全模态序列生成式推荐”的赛题升级、超大规模数据挑战以及冠军团队 Echoch 采用的 HSTU 架构和逐位置行为条件化等创新技术方案，这些方案在语义理解和精准转化预测方面取得了显著突破。此外，文章还探讨了比赛对工业界 AI Agent 化趋势的启示，以及对年轻技术人才培养和产学研结合的积极作用，肯定了新一代 00 后在解决工业级难题上的能力和潜力。
文章对豆包视频生成模型 Seedance 1.5 Pro 进行了深度实测与分析。该模型在火山引擎 2025 年冬季 FORCE 原动力大会上发布，其最大亮点在于实现了音画同时生成，而非传统的分离处理再拼合。文章通过多角色对话、多语言（含方言）支持、电影级情绪微表演、空间调度与镜头语言以及商业广告制作等多个案例，展示了模型在音画同步、角色表现力、叙事连贯性和视频制作效率方面的显著提升。技术原理方面，文章指出 Seedance 1.5 Pro 基于 MMDiT 原生音视频联合架构，在预训练阶段就对音视频成对数据进行联合建模，并通过 SFT 和 RLHF 层层优化，使得模型在推理时能同时决定画面、角色表演和声音节奏，从而实现高质量的音画一体化生成。作者认为，这款模型标志着视频生成从“做得像不像”迈向了“知道谁在什么时候该做什么”的新阶段。
