“我真的厌倦了看到那些急于求成的科技初创公司，为了讨好风投而在数据上撒谎，还贴上‘SOTA’的标签。”有网友吐槽。 事情源于高人气开源智能体记忆项目 Mem0 在今年 4 月底发布的一篇论文。
刚刚，一篇来自香港大学 XLANG Lab 和月之暗面等多家机构的论文上线了 arXiv，其中提出了一个用于构建和扩展 CUA（使用计算机的智能体）的完全开源的框架。 使用该框架，他们还构建了一个旗舰模型 OpenCUA-32B，其在 OSWorld-Verified 上达到了 34.8% 的成功率，创下了新的开源 SOTA，甚至在这个基准测试中超越了 GPT-4o。
智谱基于GLM-4.5打造的开源多模态视觉推理模型GLM-4.5V，在42个公开榜单中41项夺得SOTA！其功能涵盖图像、视频、文档理解、Grounding、地图定位、空间关系推理、UI转Code等。
北京大学提出了ReMoMask：一种全新的基于检索增强生成的Text-to-Motion框架。它是一个集成三项关键创新的统一框架：（1）基于动量的双向文本-动作模型，通过动量队列将负样本的尺度与批次大小解耦，显著提高了跨模态检索精度；（2）语义时空注意力机制，在部件级融合过程中强制执行生物力学约束，消除异步伪影；（3）RAG-无分类器引导结合轻微的无条件生成以增强泛化能力。
AI学会像人一样修Bug了！“这个Bug我上周刚修过”“这个报错怎么又来了”“新人怎么又在同一个地方踩坑”……
近日，一项由北京大学、字节跳动 Seed 团队及香港大学联合进行的研究，提出了一种名为「SWE-Swiss」的完整「配方」，旨在高效训练用于解决软件工程问题的 AI 模型。研究团队推出的 32B 参数模型 SWE-Swiss-32B，在权威基准 SWE-bench Verified 上取得了 60.2% 的准确率，在同尺寸级别中达到了新的 SOTA。
擅长「种草」的小红书正加大技术自研力度，两个月内接连开源三款模型！最新开源的首个多模态大模型dots.vlm1，基于自研视觉编码器构建，实测看穿色盲图，破解数独，解高考数学题，一句话写李白诗风，视觉理解和推理能力都逼近Gemini 2.5 Pro闭源模型。
AI视频生成进入了秒生极速时代！UCSD等机构发布的FastWan系模型，在一张H200上，实现了5秒即生视频。稀疏蒸馏，让去噪时间大减，刷新SOTA。
全网开扒GPT-oss，惊喜发现…… 奥特曼还是谦虚了，这性能岂止是o4-mini的水平，直接SOTA击穿一众开源模型。
当前先进制造领域的产线良率往往超过 98%，因此异常样本（也称为缺陷样本）的搜集和标注已成为⼯业质检的核⼼瓶颈，过少的异常样本显著限制了模型的检测能⼒，利⽤⽣成模型扩充异常样本集合正逐渐成为产业界的主流选择，但现有⽅法存在明显局限
