斯坦福大学研究揭示，扩散模型的“创造力”源于其卷积神经网络的固有归纳偏置（如局部性和平移等变性），而非随机涌现。新提出的“等变局部评分机”（ELS）模型以90%以上精度解释了这一机制，不仅为理解AI生成内容的错误提供了理论依据，更为未来开发更可控、高质量的AIGC产品和加速通用人工智能探索奠定了基础，预示着生成式AI商业化和工程化应用的巨大飞跃。

一项突破性研究揭示，扩散模型令人惊叹的“创造力”并非高级智能的标志，而是其内部结构（局部性和等变性）在去噪过程中必然产生的副产品，如同生物系统自组织中的“缺陷”。这一发现不仅重新定义了AI创造力的本质，更预示着未来AI模型将从生物学中汲取灵感，构建出更高效、更具涌现能力的新一代架构。

今天是2025年06月24日。AI正加速“本地化”与“私有化”融入日常，同时在“自主学习”和“深度创造力”上突破瓶颈，模糊着人类与机器的边界。从微软Mu的操作系统级智能到麻省理工SEAL的自主进化框架，从罗永浩数字分身冲击商业直播到AlphaWrite重塑AI叙事，我们正见证一个AI不仅是工具，更是“生命体”般演进的纪元，它在效率上碾压人类，在情感与人性边界上引发深层拷问。