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。
随着基础模型的日益成熟，AI领域的研发重心正从“训练更强的模型”转移到“构建更强的系统”。在这个新阶段，适配（Adaptation） 成为了连接通用智能与垂直应用的关键纽带。
近日，快手与清华大学孙立峰团队联合发表论文《Towards User-level QoE: Large-scale Practice in Personalized Optimization of Adaptive Video Streaming》，被计算机网络领域的国际顶尖学术会议 ACM SIGCOMM 2025 录用。
一个小解码器让所有模型当上领域专家！华人团队新研究正在引起热议。 他们提出了一种比目前业界主流采用的DAPT（领域自适应预训练）和RAG（检索增强生成）更方便、且成本更低的方法。
提示词才是AI隐藏的王牌！马里兰MIT等顶尖机构研究证明，一半提示词，是让AI性能飙升49%的关键。
在今年三月份，清华 AIR 和字节联合 SIA Lab 发布了 DAPO，即 Decoupled Clip and Dynamic sAmpling Policy Optimization（解耦剪辑和动态采样策略优化）。
世界是动态变化的。为了理解这个动态变化的世界并在其中运行，AI 模型必须具备在线学习能力。为此，该领域提出了一种新的性能指标 —— 适应性遗憾值（adaptive regret），其定义为任意区间内的最大静态遗憾值。
本文详细解读了 Kimi k1.5、OpenReasonerZero、DAPO 和 Dr. GRPO 四篇论文中的创新点，读完会对 GRPO 及其改进算法有更深的理解，进而启发构建推理模型的新思路。
Mona（Multi-cognitive Visual Adapter）是一种新型视觉适配器微调方法，旨在打破传统全参数微调（full fine-tuning）在视觉识别任务中的性能瓶颈。
欧洲初创公司 Pruna AI 一直在研究 AI 模型的压缩算法，该公司的优化框架将于周四开源。Pruna AI 在几个月前完成了 650 万美元的种子轮融资。参与此次初创公司投资的包括 EQT Ventures、Daphni、Motier Ventures 以及 Kima Ventures。
