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通过自问自答就能提升推理能力？！ 这正是卡内基梅隆大学团队提出的新框架SQLM——一种无需外部数据的自我提问模型。
过去三十年，互联网经历了从静态网页到智能推荐的深刻演变。如今，我们正站在互联网的另一个重大转折点上。 这一转折，来自一种全新的范式设想 —— Agentic Web，一个由 AI 智能体组成的、目标导向型的互联网系统。在这个新框架中，用户不再手动浏览网页、点击按钮，而是通过自然语言向智能体发出一个目标，AI 会自主规划、搜索、调用服务、协调其他智能体，最终完成复杂任务。
自首次提出 GPT 架构以来，转眼已经过去了七年。 如果从 2019 年的 GPT-2 出发，回顾至 2024–2025 年的 DeepSeek-V3 和 LLaMA 4，不难发现一个有趣的现象：尽管模型能力不断提升，但其整体架构在这七年中保持了高度一致。
强化学习（RL）范式虽然显著提升了大语言模型（LLM）在复杂任务中的表现，但其在实际应用中仍面临传统RL框架下固有的探索难题。
强化学习+任意一张牌，往往就是王炸。专注于LLM+RL的科技公司OpenPipe提出全新开源强化学习框架——MCP·RL。
当AI智能体（Agent）开发的浪潮涌来，很多一线工程师却发现自己站在一个尴尬的十字路口：左边是谷歌、OpenAI等巨头深不可测的“技术黑盒”，右边是看似开放却暗藏“付费墙”的开源社区。大家空有场景和想法，却缺少一把能打开未来的钥匙。
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
当前环境感知通信正逐步成为第六代移动通信系统（6G）的核心使能技术之一。为支撑其在复杂三维环境下的部署需求，西安电子科技大学、香港中文大学（深圳）和加拿大滑铁卢大学的研究团队联合提出了一个面向6G的高分辨率多模态三维无线电图谱数据集UrbanRadio3D，并构建了基于扩散模型的三维无线电图生成框架RadioDiff-3D。
图像生成不光要好看，更要高效。 混元基础模型团队提出全新框架MixGRPO，该框架通过结合随机微分方程（SDE）和常微分方程（ODE），利用混合采样策略的灵活性，简化了MDP中的优化流程，从而提升了效率的同时还增强了性能。
