sayzardAngad (@angadsg)
트윗은 'Diffuji'를 Sam Altman(@sama)과 함께 hackwithtrees 행사에서 언급하고 있음. 구체 설명은 없지만 Diffuji가 새로운 모델·프로젝트·시연물일 가능성이 있어 개발자들이 주목할 만한 이름으로 보임.
fly51fly (@fly51fly)
표현 인코더(representation encoders)를 활용해 표준 확산(transformer-based diffusion) 모델을 매니폴드 데이터에 적용 가능하도록 확장한 연구입니다. 매니폴드 구조를 고려한 학습으로 확산 트랜스포머의 성능과 적용 범위를 넓히는 방법을 제안하며, 이미지·신호·지오메트리 데이터 등 비유클리드 데이터 처리에 기여합니다.
https://x.com/fly51fly/status/2022790223336505559
#diffusion #transformers #manifoldlearning #representationlearning
fly51fly (@fly51fly)
CMU 연구진(A. He, S. Welleck, D. Fried)이 확산(diffusion) 기반 언어 모델에 'latent tokens' 개념을 도입하여 모델의 추론 능력과 내부 표현을 연구·개선하려는 방법을 제안한 논문(2026, arXiv). 확산 언어 모델의 구조적 확장과 잠재 토큰을 활용한 추론 메커니즘 분석이 핵심 내용임을 시사한다.
DSOGaming - PC Games News, Screenshots, Trailers & MoreOne of the Best TC Mods for Half-Life Got a New Major Update
artifexThermodynamic Computing Promises Energy-Efficient AI Images
Thermodynamic computing uses physical circuits that changes in response to noise, such random thermal fluctuations in the environment, to perform low-energy computations. A recent spate of experiments, theories and prototype hardware have shown it’s especially good at randomization tasks, and may be equally good at diffusion model tasks (e.g. image generation) in the future.
Thermodynamic Computing Promises Energy-Efficient AI Images
Thermodynamic computing uses physical circuits that changes in response to noise, such random thermal fluctuations in the environment, to perform low-energy computations. A recent spate of experiments, theories and prototype hardware have shown it’s especially good at randomization tasks, and may be equally good at diffusion model tasks (e.g. image generation) in the future.
Celia à Paris / Celia at Paris
Mark CarriganThe rapid diffusion of LLMs tests the capacity of organisations to bear loads
This was an interesting language by (the increasingly sinister) Alex Karp for something I’d been struggling to articulate: AI imposes loads on organisations, so those organisations with the capacity to bear that load have a huge advantage. He suggests “you just can’t obfuscate what can bear the load and what can’t”. It reveals organisations which have been pretending to bear the loads but are actually full of cracks. Which is exactly what I’ve been arguing with UK higher education. The problem is the timing as much as the technology itself.
FULL: Palantir CEO Alex Karp Warns AI Will Redefine Power, War, and Economies at WEF | AI1G
Nucleus (@EsotericCofe)
간단한 3D 장면을 현실감 있는 렌더로 변환하고 바닥 반사까지 자동으로 추가하는 시연을 공유함. 해당 기술은 확산(diffusion) 기반 렌더링을 게임 엔진에 적용하는 방향으로 발전 중이라는 평가로, 향후 'diffusion game engines' 시대가 가까워졌음을 시사함.
Moonlake (@moonlake)
프롬프트에서 장면까지 이어지는 엔드투엔드 파이프라인을 소개: 자체 엔진으로 달 표면 같은 환경을 생성하고 이를 디퓨전 출력으로 변환해 유연한 미디어 자산으로 리스킨했다고 설명. 이 기능은 웹 앱 기반으로 구축되어 게임 생성과 콘텐츠 제작 워크플로우를 통합하는 사례로 보임.
