搜索
在NeurIPS 2025论文中，来自「南京理工大学、中南大学、南京林业大学」的研究团队提出了一个极具突破性的框架——VIST（Vision-centric Token Compression in LLM），为大语言模型的长文本高效推理提供了全新的「视觉解决方案」。值得注意的是，这一思路与近期引起广泛关注的DeepSeek-OCR的核心理念不谋而合。
如何让一个并不巨大的开源大模型，在面对需要多步检索与复杂逻辑整合的问题时，依然像 “冷静的研究员” 那样先拆解、再查证、后归纳，最后给出可核实的结论？
看似无害的「废话」，也能让AI越狱？在NeurIPS 2025，哥大与罗格斯提出LARGO：不改你的提问，直接在模型「潜意识」动手脚，让它生成一段温和自然的文本后缀，却能绕过安全防护，输出本不该说的话。
近期，来自北航等机构的研究提出了一种新的解决思路：自回归奖励引导表征编辑（ARGRE）框架。该方法首次在 LLM 的潜在表征空间中可视化了毒性从高到低的连续变化路径，实现了在测试阶段进行高效「解毒」。
今年，流匹配无疑是机器人学习领域的大热门：作为扩散模型的一种优雅的变体，流匹配凭借简单、好用的特点，成为了机器人底层操作策略的主流手段，并被广泛应用于先进的 VLA 模型之中 —— 无论是 Physical Intelligence 的 ，LeRobot 的 SmolVLA, 英伟达的 GR00T 和近期清华大学发布的 RDT2。
多模态大模型首次实现像素级推理，指代、分割、推理三大任务一网打尽！
一张图片包含的信息是多维的。例如下面的图 1，我们至少可以得到三个层面的信息：主体是大象，数量有两头，环境是热带稀树草原（savanna）。然而，如果由传统的表征学习方法来处理这张图片，比方说就将其送入一个在 ImageNet 上训练好的 ResNet 或者 Vision Transformer，往往得到的表征只会体现其主体信息，也就是会简单地将该图片归为大象这一类别。这显然是不合理的。
在最近的一篇 NeurIPS 25 中稿论文中，来自中山大学、加州大学 Merced 分校、中科院自动化研究所、诚橙动力的研究者联合提出了一个全新开源的高自由度灵巧手平台 — RAPID Hand (Robust, Affordable, Perception-Integrated, Dexterous Hand)。
在中国科学院计算技术研究所入选NeurIPS 2025的新论文中，提出了SpaceServe的突破性架构，首次将LLM推理中的P/D分离扩展至多模态场景，通过EPD三阶解耦与「空分复用」，系统性地解决了MLLM推理中的行头阻塞难题。
近年来，NeRF、SDF 与 3D Gaussian Splatting 等方法大放异彩，让 AI 能从图像中恢复出三维世界。但随着相关技术路线的发展与完善，瓶颈问题也随之浮现：