大语言模型（Large Language Models，LLMs）技术的迅猛发展，正在深刻重塑医疗行业。医疗领域正成为这一前沿技术的 “新战场” 之一。大模型具备强大的文本理解与生成能力，能够快速读取医学文献、解读病历记录，甚至基于患者表述生成初步诊断建议，有效辅助医生提升诊断的准确性与效率。
3D生成又补齐了一块重要拼图——物理属性！ 南洋理工大学-商汤联合研究中心S-Lab，及上海人工智能实验室合作提出了PhysXNet，号称首个系统性标注的物理基础3D数据集。
7 月 22 日，华盛顿 DC。 美联储举办的“大型银行资本框架综合评估”年会，本是监管部门闭门核算风险权重的场合，却因为一位科技掌门人的一句话突然炸锅：
兄弟们！又发现宝藏项目了！ 刚刚在GitHub上刷到这个叫Graphiti的东西，卧槽，简直是AI智能体的记忆神器啊！
GTA 工作由中国科学院自动化研究所、伦敦大学学院及香港科技大学（广州）联合研发，提出了一种高效的大模型框架，显著提升模型性能与计算效率。
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。
本文的主要作者来自复旦大学和南洋理工大学 S-Lab，研究方向聚焦于视觉推理与强化学习优化。
在噪声污染严重影响预训练数据的质量时，如何能够高效且精细地精炼数据？ 中科院计算所与阿里Qwen等团队联合提出RefineX，一个通过程序化编辑任务实现大规模、精准预训练数据精炼的新框架。
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。
