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UniVid是一个革命性的开源统一视频模型，创新性地将视频理解与生成能力融合到单一系统中。通过适配器架构、温控模态对齐和金字塔反射机制三大核心技术，该模型在VBench评测中创下多项纪录，在时序一致性、语义对齐等关键指标上表现卓越。UniVid的开源特性为视频智能技术的发展提供了强大基础，在影视创作、视频分析、机器人智能等领域具有广泛应用前景。

UniVid开源项目创新性地将视频理解与生成能力融合于单一模型，通过适配器架构、温控模态对齐和金字塔反射三大核心技术，在VBench评测中刷新多项记录，实现了语义一致性和画面连贯性的显著提升。这一突破为视频创作、智能分析和机器人技术等领域提供了强大的技术支撑，同时开源特性促进了AI研究的民主化进程。

UniVid开源项目创新性地将视频理解与生成能力融合于统一模型，通过适配器架构、温度模态对齐和金字塔反射三大核心技术，在VBench评测中刷新多项记录，实现99.88的时序一致性和80.58的语义对齐度。该项目为视频内容创作、智能分析和机器人导航等场景提供强大支持，完全开源的特性助力AI研究社区发展。

Self-Forcing++是由加州大学洛杉矶分校与字节跳动Seed团队联合开发的突破性视频生成技术，首次实现4分钟高质量长视频生成，无需长视频训练数据。该技术通过创新的教师-学生模型交互机制、反向噪声初始化、扩展分布匹配蒸馏和滚动KV缓存三大核心技术，解决了传统视频生成模型在时长限制、误差累积和画面稳定性方面的根本问题。在50-100秒视频生成测试中全面超越现有基线模型，为AI视频生成领域开辟了新的技术路径。