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来自清华大学与腾讯的研究者提出了 Generalizable Predictive Prompt Selection（GPS）。GPS 的做法很直接：先训练一个小型、可泛化的 Prompt Predictive Model（PPM），让它预测不同 prompt 在当前模型下的难度；再根据难度和 batch 多样性选择训练样本，从而减少无效 rollout。
研究团队提出了 XG-Guard (eXplainable and fine-Grained safeGuarding framework), 一个基于 GAD 且兼具可解释性和细粒度检测能力的无监督安全防护框架。目前工作已被 ACL 2026 Main Conference 接收。
研究团队提出了符号嵌入量子算法（Sign Embedding Quantum Algorithms），形成了一篇84页的量子算法论文。可以说，相比此前主要解决研究者给定的开放数学问题，这一次，AIM开始参与研究问题的提出与方向探索。
有没有一种更为合适的 OPSD 范式？近期，清华大学和马普所等机构的研究者们联合推出的 d-OPSD，给这一问题提供了完美的答案。这是第一个针对扩散大语言模型的 OPSD 范式，无需参考解，无需额外的教师模型，只需要 RL 十分之一的训练步数，便可以达到或超出 RL 的后训练效果。
来自浙江大学 APRIL 实验室、快手主站技术部和清华大学的研究团队提出了 MobileForge，试图把手机 GUI Agent 的适配过程变成一个 “无标注、自探索、自反馈、自优化” 的闭环系统。
本文是北京大学彭宇新教授团队联合福州大学柯逍教授团队在细粒度多模态动作质量评价领域的最新研究成果，相关论文已被 ICML 2026 接收为 Spotlight，并已开源。真实世界中的多模态数据往往并不完整。在动作质量评价任务中，视频、光流、音频等模态能够从不同角度描述动作执行过程，但在实际采集时，传感器故障、环境噪声、隐私限制等因素都会导致模态缺失。
近日，来自KAUST生成式AI卓越中心、吉林大学、浙江大学、瑞士人工智能实验室等机构，由包括「现代人工智能之父」Jürgen Schmidhuber在内的研究者组成的团队，发布了一篇回答这个问题的研究论文。
独家获悉，由上海人工智能研究院孵化的灵境智源已完成超亿元的天使轮和天使 + 轮两轮融资，由经纬创投领投，上海闵行国资战略跟投。在这之前，企业尚属“水下”状态，两轮均实现了超额认购。据透露，在未对外释放公开融资的消息的情况下，
最近，来自新加坡国立大学、香港中文大学 MMLab、北京大学和京东探索研究院的研究团队提出了一种全新的在线策略蒸馏方法: DOPD (Dual On-policy Distillation) ，通过优势感知的双重蒸馏范式，成功破解了这一难题。
2026年4月，一位在美国AI圈极具影响力的研究者，专程来到中国，走进北京、杭州和上海的AI实验室。他密集拜访了阿里巴巴、月之暗面、智谱、清华、美团、小米、蚂蚁和零一万物等团队。回到美国后，他写了一篇名为《Notes from inside China's AI labs》（中国AI实验室内部观察随笔）的文章，在美国科技圈引发了不小讨论。