RIFLEx 主要延長影片的長度而無需重新訓練模型。研究發現，影片中不同頻率組成的部分會影響影片連貫性。在高頻會導致畫面重複，而低頻就會導致影片變成慢動作。RIFLEx 的方法是通過降低影片內在頻率，避免延長時候的重複問題，實現高品質的影片長度伸延。甚至能夠同時進行時間和空間的擴展。

• 2025.3.1 : The code for CogVideoX-5B and fine-tuned CogVideoX-RIFLEx are released.
• 2025.2.26 RIFLEx is supported in HunyuanVideoGP, where a 10.5 s video at 1280×720 can be generated on an RTX 4090.
• 2025.2.26 RIFLEx is supported in ComfyUI-HunyuanVideoWrapper by KiJai.
• 2025.2.25 : The paper, project page, code and fine-tuned HunyuanVideo-RIFLEx are released.

DeepEP 是一個針對（MOE）和專家並行性（EP）的混合通信庫。它提供了高通量和低延遲的全 gpu 內核，它們稱之為 MOE 調度和組合。同時支持低精度的操作，包括 FP8。DeepSeek 公佈本星期將會是開放源碼週（OpenSourceWeek），並將會相繼推出五個開源軟件庫。他們昨日已經開放第一個代碼庫 FlashMLA。DeepSeek 今日繼續開放創新的底層架構 DeepEP，是首個用於 MoE 模型訓練和推理的 EP 通信庫 。

最佳優先搜尋 (BFS Best-First Tree Search) 是一種樹狀搜尋演算法，它透過優先從機率最高的節點來運作，屬於簡單和效率演算法，但普遍認為對於證明定理並不是最理想的方法。 BFS-Prover 挑戰了傳統觀點，
提出一種可擴展的專家疊代框架，主要包含了三個創新點：一是策略性數據過濾，二是利用編譯回饋進行直接偏好優化 (DPO) Direct Preference Optimization，三是長度正規化。

Google PaliGemma 2 mix 是 Gemma 系列中的一個升級版視覺語言模型，能夠處理多種任務。PaliGemma 2 mix 能夠直接用於大部份常見的場景，提供了不同大小的模型，分別為（3B、10B 和 28B 參數），解析度亦有兩種模式，分別是（224 和 448 像數）。模型擅長處理短文和長文的生成、光學字符識別、影像問答、物件偵測和影像分割等任務，並且可以搭配 Hugging Face Transformers、Keras、PyTorch、JAX 和Gemma.cpp 等工具使用。

 Yolo v12 是第一個以注意力機制為核心的 YOLO 模型，它將 CNN 和 Transformer 結合，以實現超高速的準確物件檢測。目前注意力機制在訓練模型時侯的能力，已經超越卷積神經網路（CNN），而 YOLO 過往只著重 CNN 的改進。YOLO v12 今次嘗試兼顧注意力機制的優點和 CNN 的準確度，透過引入區域注意力模組（Area Attention Module）和高效層聚合網路（R-E LAN），可以保證速度的同時，亦提升檢測的準確性。YOLO 是什麼