ICLR史无前例！中国团队站上C位，全球AI顶会首次为它设专场
ICLR史无前例！中国团队站上C位，全球AI顶会首次为它设专场史上首次，ICLR成立后设立机制设计相关Workshop，全球顶流学者众神云集！
来自主题: AI技术研报
8058 点击 2025-12-30 11:21
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史上首次，ICLR成立后设立机制设计相关Workshop，全球顶流学者众神云集！
大家好，我是艾逗笔。 今天我花了一天时间，招聘了 6 个 AI 员工，帮助他们走完了入职流程，给他们分配了工作权限，了解了他们各自的特点和能力，然后安排了一个工作间，让他们在一起开始干活了。
现有的AI视频生成模型虽然在短片上效果惊人，但面对一首完整的歌曲时往往束手无策——画面不连贯、人物换脸、甚至完全不理会歌词含义。
视频 - 音频联合生成的研究近期在开源与闭源社区都备受关注，其中，如何生成音视频对齐的内容是研究的重点。
做agent简单，但是做能落地的agent难，做能落地的长周期agent更是难上加难！
在空间智能（Spatial Intelligence）飞速发展的今天，全景视角因其 360° 的环绕覆盖能力，成为了机器人导航、自动驾驶及虚拟现实的核心基石。然而，全景深度估计长期面临 “数据荒” 与 “模型泛化差” 的瓶颈。
在 LLM Agent 领域，有一个常见的问题：Agent 明明 "看到了" 错误信息，却总是重蹈覆辙。
在电影与虚拟制作中，「看清一个人」从来不是看清某一帧。导演通过镜头运动与光线变化，让观众在不同视角、不同光照条件下逐步建立对一个角色的完整认知。然而，在当前大量 customizing video generation model 的研究中，这个最基本的事实，却往往被忽视。
近日，刚刚 IPO 的国产 GPU 公司沐曦股份，完成了自上市后的首个重大技术发布。
蚂蚁健康与北京大学人民医院王俊院士团队历时6个多月，联合十余位胸外科医生共同打磨，发布了全球首个大模型专病循证能力的评测框架—— GAPS（Grounding, Adequacy, Perturbation, Safety），及其配套评测集 GAPS-NSCLC-preview。
清华大学等多所高校联合发布SR-LLM，这是一种融合大语言模型与深度强化学习的符号回归框架。它通过检索增强和语义推理，从数据中生成简洁、可解释的数学模型，显著优于现有方法。在跟车行为建模等任务中，SR-LLM不仅复现经典模型，还发现更优新模型，为机器自主科学发现开辟新路径。
作为大模型从业者或研究员的你，是否也曾为一个模型的 “长文本能力” 而兴奋，却在实际应用中发现它并没有想象中那么智能？
如今，大模型在理解、推理、编程等方面表现突出，但AI的“科学通用能力”（SGI）尚无统一标准。
太香了太香了，妥妥完爆ChatGPT和Nano Banana！
文本提示图像分割（Text-prompted image segmentation）是实现精细化视觉理解的关键技术，在人机交互、具身智能及机器人等前沿领域具有重大的战略意义。这项技术使机器能够根据自然语言指令，在复杂的视觉场景中定位并分割出任意目标。
TRAE在一年里写了1000亿行代码！如果按照一个程序员每天写100行有效代码计算，这相当于300万个程序员不吃不喝、没日没夜干了一整年。而这也仅仅是《TRAE 2025年度产品报告》中的冰山一角，更多惊人的数据还包括：
两个月以来，我一直想写一篇给小白的 CC 入门指南，今天终于可以写了。
面对苍白的CLI终端界面，有些深度依赖IDE的使用者，用Claude Code还是会不习惯的。于是我找了蛮多的资料，看看有没有适合新手的GUI工具。
告别碎片化！以全栈之姿，开启具身导航的 2026 新篇章。
近年来，大语言模型在「写得长、写得顺」这件事上进步飞快。但当任务升级到真正复杂的推理场景 —— 需要兵分多路探索、需要自我反思与相互印证、需要在多条线索之间做汇总与取舍时，传统的链式思维（Chain-of-Thought）往往就开始「吃力」：容易被早期判断带偏、发散不足、自我纠错弱，而且顺序生成的效率天然受限。
近日，多模态视频理解领域迎来重磅更新！由复旦大学、上海财经大学、南洋理工大学联合打造的 MeViSv2 数据集正式发布，并已被顶刊 IEEE TPAMI 录用。
当模型学会「左右互搏」的那一刻，平庸的模仿时代结束了，真正的硅基编程奇迹刚刚开始。
近年来，多模态大语言模型正在经历一场快速的范式转变，新兴研究聚焦于构建能够联合处理和生成跨语言、视觉、音频以及其他潜在感官模态信息的统一全模态大模型。此类模型的目标不仅是感知全模态内容，还要将视觉理解和生成整合到统一架构中，从而实现模态间的协同交互。
近日，部分L3级自动驾驶车型已经通过工信部批准正式上路，这标志着这我国自动驾驶产业的新阶段。
编辑｜张倩、陈陈 当智能体（Agent）开始深度介入人类世界，关于豆包 AI 手机的讨论可能只是个开始。 在此之前，手机、电脑软件都是给人用的 —— 人负责一步步操作，系统负责把信息存好、算好。但现在
开发周期被打破了。曾需数月打磨的 MVP，如今近七成可在一个月内上线；曾需十人协作的产研流程，如今超七成由三人以下小团队完成。AI Coding 工具已不再是辅助，而是主力：仅 1% 的创作者仍完全手写代码，近六成将多数乃至全部编码交予 AI。效率的跃升前所未有，但随之而来的是一个尖锐的问题：快，是否等于有价值？
由香港大学丁凯欣领导，联合华南理工大学周洋以及快手科技Kling团队共同完成的这项研究，开发出了一个名为“炼金师”（Alchemist）的AI系统。它就像一位挑剔的大厨，能从海量图片数据中精准挑选出最有价值的一半。
现在生成一个视频，比你刷视频还要快。
GitHub上最近出现了一个非常火的项目Agent-Skills-for-Context-Engineering，发布不到一周就斩获了2.3k Stars。为什么它能瞬间引爆社区？因为站在2025年末的节点上，我们已经受够了那些只存在于大厂白皮书里的Context Engineering（上下文工程） 理论。
字节最新数学推理专用模型，刚刚刷新战绩：拿下IMO金牌成绩。