GenCeption：视频生成模型作为通用视觉学习器

Video Generation Models are General-Purpose Vision Learners

论文提出 GenCeption，利用预训练文本到视频扩散模型作为前馈感知骨干，通过文本指令驱动完成深度估计、表面法线、相机位姿、指代分割和 3D 关键点预测等多种视觉任务。GenCeption 在多个基准上达到 SOTA，匹配或超越 DepthAnything3、SAM3、D4RT、VGGT-Omega 等专用模型。视频生成预训练骨干在同等设置下优于 V-JEPA 和 Video MAE 等替代范式。GenCeption 展现出数据与模型缩放特性，仅用 7 到 500 倍更少的训练数据即可达到 D4RT 和 VGGT-Omega 的同等性能。模型仅用合成人类视频训练，即可泛化到真实场景及动物、机器人等分布外物体类别。

小红书发布大模型新架构 PIPO

小红书发布大模型新架构 PIPO ，让模型一次「吞两个、吐两个」

小红书提出 PIPO 架构，通过输入侧压缩器将两个 token 折叠为一个 latent，输出侧 MTP head 将隐藏状态展开为额外 token，实现输入长度减半、每步输出翻倍。基于 Qwen3.5-4B/9B backbone，在 AIME 2025 等基准上最高带来 +7.15 pass@4 提升。部署测评中，TTFT 加速约 1.23×，TPOT 加速约 1.86×。训练采用 SFT 和 On-Policy Distillation 两阶段，将 verifier 校验能力蒸馏进轻量 confidence head。

DeepSeek-V4 Flash 强化学习训练登陆 AMD Instinct MI355X GPU，由 Miles 框架支持

News Bringing DeepSeek-V4 Flash RL Training to AMD Instinct MI355X GPUs with Miles DeepSeek-V4 RL is now supported in Miles on AMD InstinctTM MI355X GPUs with ROCmTM！ RL requires SGLang rollout and Megatron training to implement the same policy closely enough that token probabilities … AMD & Miles Team

DeepSeek-V4 Flash 的强化学习训练现已在 AMD Instinct MI355X GPU 上通过 Miles 框架获得支持，基于 ROCm 软件栈运行。该 2840 亿参数 MoE 模型（每 token 激活 130 亿参数）需 SGLang 进行 rollout 生成、Megatron 进行策略更新，Miles 负责异步循环与权重同步。团队解决了 SGLang 与 Megatron 间模型对齐、量化状态在线更新及多节点并行稳定性三大挑战，最终在四个八 GPU 节点上完成端到端验证：超过 100 个优化器步骤中训练-rollout 对数概率差可控，在线奖励持续提升，离线 AIME-2024 基准分数同步上涨。