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Higgsfield AI 藉助 GPT-6 Astra，把 AI 生成影片的時長從原先約 1 分鐘提升到 10 分鐘以上，CEO Alex Mashrabov 稱這緩解了長影片中畫面一致性的難題。配合 GPT-Image-2.5，平台可穩定渲染影像上的文字與資訊圖，服務缺少製作預算的小商家。Codex 讓約 200 名創意人員把想法直接做成軟體原型，團隊還用 GPT-6 Astra 生成長度超 10 分鐘的教學影片。
輝達與麻省理工學院團隊在 Hugging Face 放出影片增強專案 Open-H3-Regenerate-2K 的模型權重，配套推理程式碼開在 NVlabs/Sana 倉庫，可自行部署把低解析度影片草稿重生成到 2K、最高 4K。方案基於 MiniMax H3 基礎模型，凍結 Transformer 主幹與影片 VAE，只訓練細化 LoRA，推理時經三步去噪補充畫面細節。
Google 等研究團隊提出 StreamVibe，讓影片智慧體在持續觀察中主動判斷何時、如何介入。團隊建置 StreamVibe-Bench，包含 4,100 個評測樣本、20,546 個幫助點與 183.4 小時影片，覆蓋顯式、隱式與動態三類意圖。訓練用自適應流式監督微調加區域性軌跡強化學習，執行時由 StreamVibe-Harness 維護意圖、任務進度與分層記憶；
VideoGen-Agent 用 Qwen3-VL-8B-Instruct 做基座，在多輪互動中呼叫檢索、生成與驗證工具，先以 16K 教師軌跡監督微調，再用 8K 提示做多工強化學習。在 600 條提示的 VABench 上，Toolset 1 配置得 75.6 分，比基礎生成器 56.5 分高出 19.1 分；智慧體策略不變、僅升級生成工具後達 86.1 分，人類評估中 84.3% 的判斷偏好該配置。
Ben Affleck 本週因多段訪談影片走紅，他在其中講解神經網路、transformer、張量等概念，並稱自己會寫點 Python。他透露做法是拿開源模型微調：解凍權重、只訓練最後一層「電影感」層，讓劇組達到製片標準，該技術已用於其電影《Animals》後期。他創立的 AI 影視公司今年被 Netflix 收購，報導金額 5.87 億美元，他本人稱這個數字不準確。他還表示不擔心 AI 接管影視業，更擔心學生的習得性無助與大學 A 成績三年上升 30%。
有人做了一款工具，追蹤 AI 行業領袖在影片中的公開表態，並展示他們觀點隨時間的變化。目前收錄了 Dario Amodei（累計 54 條）、Alex Karp（51 條）、Marc Andreessen（49 條）、Sam Altman（45 條）、Palmer Luckey（40 條）、Satya Nadella（23 條）、Elon Musk（21 條）、Yann LeCun（6 條）等人，頁面同時標註本週新增條數，例如 Alexandr Wang 本週有 5 條。
一位使用者僅向 Opus 5.5 提供創意、工作資料夾和音樂檔案，模型便自主完成了從調研到成片的全流程。它檢索了四年 AI 發展資料與素材，擷取文章和介面截圖，編寫 HTML 與動畫程式碼，用 Playwright 渲染畫面、FFmpeg 合成並加入音效，最終輸出完整影片。
Google DeepMind 官方帳號提到，Apptronik 的 Argon 能把影片變成物理 AI 的訓練場，將原本需要數週的人工建模壓縮到幾個小時。這條推文以回覆 @Apptronik 的形式發出，正文只有這一句說明和一個 goo.gle 短連結，沒有披露涉及的機器人平台、影片資料規模或可用範圍。資訊發布於 2026 年 10 月 13 日。
新加坡國立大學、可靈 AI 與香港科技大學提出線上擴散強化學習演算法 DiffusionART，在 HunyuanVideo-13B 上達到 DiffusionNFT、Flow-GRPO-Fast 後期平均獎勵水平的速度分別快 12.02 倍和 11.72 倍。它支援 ODE 取樣，不要求獎勵模型可微，無需額外調參，可適配標量獎勵與二值偏好獎勵；
Artificial Analysis 最新文生影片榜單中，影視公司 Utopai Studios 的模型 Utopai X 以 1150 分位列第二，與第一名阿里 Wan 3.0 僅差 7 分，據福布斯估算其估值約 10 億美元。該榜單由評審在不知道模型名字的情況下盲投產生；Utopai X 以 MiniMax 開源的影片模型 H3 為底子做後訓練，10 項能力中有 7 項比基座更接近頂尖水平，音訊同步、運鏡控制與物理提升最明顯。
微軟團隊提出 Code Video Model，用可執行程式碼控制影片生成：由 Coding Agent 把提示詞轉成 Three.js 程式，統一描述幾何佈局、物體運動、相機軌跡與事件時序，渲染出低多邊形預演影片不到一分鐘即可驗證鏡頭設計，參考圖負責指定外觀。方法不改動影片模型（MiniMax-H3）引數，採用免訓練的階段化條件排程，在去噪前約 25% 階段引入預演約束、隨後撤去，避免成片被預演的合成風格主導。
Artificial Analysis 的 Video Arena 文生影片排行榜上，影視公司 Utopai 的定製模型 Utopai X 以 1150 的 Elo 評分位列全球第二、全美第一，這是該榜採用雙盲投票以來首次有影視公司定製模型進入前列。Utopai X 基於 MiniMax H3 架構做深度定製後訓練，在評測的 10 項細分能力中 7 項超越基座模型，音訊同步與物理規律排名第一，光照與材質、鏡頭控制排名第二。
何愷明團隊提出視覺原生 Harness 框架 VISTA，讓現有多模態模型無需重新訓練，就能儲存原始畫面並在推理時按需回看、放大細節。VISTA 把環境返回的每幀畫面按回合號、幀號索引存到上下文之外，預設只向模型展示最後一幀，需要時用 inspect 工具調取歷史畫面。搭配該框架，Claude Opus 5.0 通關 ARC-AGI-3 全部 25 個公開遊戲，動作效率得分滿分 100，所用動作數比人類首次遊玩基線少 57.4%；
Genspark 上線影片 Agent 工作臺 Media Studio，接入 20 多家廠商的 70 多個模型版本。大語言模型擔任導演，可選 DeepSeek V4.1 Flash、Claude Opus 5.5 或 Claude Fable 5.1，並排程 Seedance 2.5、Kling、Veo 生成畫面，由 ElevenLabs 等模型配音。故事聖經負責儲存人物與場景設定，先出 480p 草稿再升 1080p，並支援對指定片段區域性重拍。
生數科技推出影片模型 Vidu Q4 Preview，是其面向創作者的首個預覽版本，首發價格 0.09 元/秒起，同樣預算最高可生成 5 倍內容。該版本主打人物演繹、鏡頭語言與複雜視效，支援最多 15 張參考圖、3 段參考音訊輸入，以及 2K、4K 畫質輸出。官方資料顯示其圖生影片速度約為同類模型的 2 倍，5 秒影片最快約 110 秒完成，正式版上線時間尚未公布。
中國科學院大學、卡迪夫大學與可靈 AI 團隊提出 JointLight，可對已拍攝的人物影片按目標環境光重新打光，論文入選 SIGGRAPH Asia 2026，程式碼已開源。方法基於 Wan2.2-TI2V-5B 微調，把幾何渲染出的粗糙輻照度當作可修改的線索而非固定條件，讓 RGB 畫面與輻照度以非同步聯合去噪方式生成，支援光照方向、強度和色彩控制。訓練只用 Unreal Engine 5 合成的 6800 個場景、6.8 萬條影片，即可遷移到真實影片；
Elorian 發布首個模型 Glimpse，主打「視覺草稿空間」：模型在推理過程中可反覆回到原圖，裁剪區域性、抽取影片幀，或執行程式碼去測量和比較。該模型以研究預覽形式上線，提供 API，聊天介面需排隊；輸入每百萬 token 0.60 美元、輸出 3 美元。Elorian 稱其用幾百塊 GPU 訓練、規模遠小於對標的前沿模型，卻在科學圖表推理和短影片描述上超過 GPT-6 Astra。首批目標是機器人、科研、媒體等握有大量影片的公司。
OpenAI 官方帳號發布推文，稱用視覺化內容把概念呈現出來，可以加深使用者對某個主題的理解。推文只有這一句話，未說明對應哪款產品或功能，也沒有給出上線時間和具體用法。
Pollo AI 推出影片創作 Agent，呼叫 OpenAI 的 GPT-5.6、GPT-6 Astra 與 GPT-Image-2.5 完成從創意到成片的全流程。系統用 GPT-5.6 做任務路由，GPT-6 Astra 負責敘事與分鏡等複雜推理，影像統一交給 GPT-Image-2.5，官方稱使用者挑選或切換模型的時間減少 50% 以上。平台已有超 2600 萬使用者，30% 的創作會話從模板開始；
Oscilloscope Diffusion 是一種通過擴散模型干預現有影片的新方法，以影片的運動與形態為起點，重新詮釋其紋理、材質與視覺語言。該工具由作者圍繞其在 TouchDesigner 中製作的音訊反應幾何系統開發，演示素材來自其 Oscilloscopes, everywhere 合集（已更新至 v1.2），也可輸入任意影片源。使用者可選擇源影片、描述處理方式，並通過提示詞、精選 LoRA 與可編輯時間線控制結果與原始影片的貼合程度。
逐際動力更新開源具身工程底座 FluxVLA Engine 的第二版技術報告，新增線上強化學習後訓練，並擴充套件了模擬與真機評測覆蓋。經底層推理重構後，8 組模型與裝置組合的推理頻率提升 2.31–9.64 倍，其中 A100 上 π0.5 從 2.20Hz 升至 21.2Hz。SmolVLA 經線上 RL 後，LIBERO-10 與 RoboTwin Clean 成功率分別提升 10.0 和 15.4 個百分點。
AI 原生影視公司 Utopai Studios 完成 6000 萬美元融資，估值站上 10 億美元；據 The Information 報導，公司還獲得 20 億至 30 億美元區間的下一輪投資意向。其基於 MiniMax H3 定製的影片模型 Utopai X 在 Artificial Analysis 的文生影片與圖生影片盲評榜上均列全球第二，是該榜單首次出現影視公司定製模型進入頭部。
OpenAI 新平台發布系列首篇隨筆《永恆的互補》，作者為 Hemanth Asirvatham 與 Elliott Mokski，文末註明觀點不代表 OpenAI。文章引用 Nick Bloom 等研究：維持摩爾定律所需研究人員數量是 1970 年代初的 18 倍以上，1930 年代以來全經濟有效研究投入增長 23 倍，而研究生產率下降 41 倍。作者據此提出「制度智慧」概念，認為前沿智慧與執行能力互為補充，超級智慧的價值可能更多體現在重複性執行工作上。
香港科技大學、香港城市大學、復旦、CMU、NYU、NTU 等機構聯合發布 110 頁綜述《The Past Frames the Future: Memory for Autoregressive Video Generation》，系統梳理自迴歸影片生成中的 Memory 機制。