近年来，大语言模型（LLM）在语言理解、生成和泛化方面取得了突破性进展，并广泛应用于各种文本任务。随着研究的深入，人们开始关注将 LLM 的能力扩展至非文本模态，例如图像、音频、视频、图结构、推荐系统等。
声音理解能力新SOTA，小米全量开源了模型。 MiDashengLM-7B，基于Xiaomi Dasheng作为音频编码器和Qwen2.5-Omni-7B Thinker作为自回归解码器，通过创新的通用音频描述训练策略，实现了对语音、环境声音和音乐的统一理解。
在数据隐私日益重要的 AI 时代，如何在保护用户数据的同时高效运行机器学习模型，成为了学术界和工业界共同关注的难题。
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。
凭借类人化的结构设计与运动模式，人形机器人被公认为最具潜力融入人类环境的通用型机器人。其核心任务涵盖操作 (manipulation)、移动 (locomotion) 与导航 (navigation) 三大领域，而这些任务的高效完成，均以机器人对自身所处环境的全面精准理解为前提。
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。
现在的RAG（检索增强生成）系统。您给它一个简单直接的问题，它能答得头头是道
AlphaStar等证明强化学习在游戏等复杂任务上，表现出色，远超职业选手！那强化学习怎么突然就不行了呢？强化学习到底是怎么走上歧路的？
除了是知名 AI 播客「No Priors」的主理人之外，Sarah Guo 更知名的身份，是风险投资 Conviction 的创始人。
OpenAI前研究员、Meta「AI梦之队员」毕书超在哥大指出：AGI就在眼前，突破需高质数据、好奇驱动探索与高效算法；Scaling Law依旧有效，规模决定智能，终身学习才是重点。
