如何让AI像人一样，仅凭少量演示，就能稳健适应复杂多变的真实场景？ 美国东北大学和波士顿动力RAI提出了HEP（Hierarchical Equivariant Policy via Frame Transfer）框架，首创“坐标系转移接口”，让机器人学习更高效、泛化更灵活。
不经意间，这场燃烧了三年的AI热潮，已经悄然改变了我们的生活方式。我们开始习惯用AI写作、咨询，向它提出各种问题，搜索引擎的使用频率也在减少。这场改变世界的技术革命，正让那些有想法却不会写代码的普通用户，第一次有机会接触代码世界，体验创造产品的“酷”感。 Same.new正是这样一款AI开发利器。
埃默里大学团队推出首个覆盖8个真实任务、带有人类解释真值的视觉解释基准Saliency-Bench，统一评估流程与开源工具让显著性方法可公平比较，获KDD’25接收，为可解释AI奠定透明、可靠的基石。
欧洲首款，不容易 CECP过的艰辛。
AlphaFold夺诺奖引争议！2016年，一位博士生在NeurIPS提出的研究，或许正是AlphaFold的「原型」。如今，导师Daniel Cremers发声，质问为何DeepMind忽略这项研究、不加以引用？
给AI一场压力测试，结果性能暴跌近30%。 来自上海人工智能实验室、清华大学和中国人民大学的研究团队设计了一个全新的“压力测试”框架——REST (Reasoning Evaluation through Simultaneous Testing)。
现有视频异常检测（Video Anomaly Detection, VAD）方法中，有监督方法依赖大量领域内训练数据，对未见过的异常场景泛化能力薄弱；而无需训练的方法虽借助大语言模型（LLMs）的世界知识实现检测，但存在细粒度视觉时序定位不足、事件理解不连贯、模型参数冗余等问题。
OpenAI的神秘模型o3-alpha意外曝光，其强大的代码能力碾压众多AI。该模型疑似在东京AtCoder世界编程大赛2025中夺得亚军，最终不敌人类选手Psyho。
PhysRig是UIUC与Stability AI联合提出的首个面向角色动画的可微物理绑定框架。通过将刚性骨架嵌入弹性软体体积，并使用Material Point Method（MPM）进行可微分物理模拟，PhysRig能够自然还原皮肤、脂肪、尾巴等柔性结构的变形过程，显著提升角色动画的真实感，解决传统LBS无法克服的体积丢失与变形伪影问题。
还在为发了广告没人点击而烦恼吗？还在纠结为什么花费巨资投放的数字营销效果越来越差吗？现实是，传统的营销漏斗已经彻底坍塌了。今天的消费者，特别是Gen Z和Gen Alpha，他们发现产品的方式已经完全改变：不再通过搜索引擎或者广告，而是通过TikTok的滚动浏览、Reddit的搜索，或者网红的推荐。
