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刚刚，「吉卜力狂欢」GPT-4o功臣被挖走！华南理工女学霸曾与奥特曼同台

GPT-4o引爆全球「吉卜力风格」风潮后，其核心成员华南理工学霸Lu Liu与伯克利博士Allan Jabri跳槽Meta。此前他们在OpenAI主导多模态AI研究，与奥特曼同台展示关键功能，此次挖角凸显OpenAI人才流失危机。

MMLab@NTU联合中山大学的研究推出VLANeXt，从12个关键维度剖析VLA设计空间，每步有实验支撑。它在LIBERO及LIBERO - plus上超越SOTA方法，遇扰动成功率跃升10%，适合不同水平从业者。

东方理工陈云天等团队在论文中提出让视频扩散模型学习“潜在科学知识”的框架，方法分三步，在流体和台风数据实验中表现超主流方法，展示生成式AI在科学建模的探索。

对于视神经严重受损致盲，临床缺有效修复手段。美国研究人员从失明女性腿部肌肉提取线粒体注入其双眼，初步验证了自体线粒体眼内移植的安全性，患者眼部有生理变化，但未恢复视力，实验疑问多。

西北大学与Google、谷歌DeepMind团队质疑传统强化学习与反思的关系，提出贝叶斯自适应强化学习方法，首次解释为何、如何及何时反思探索新策略，还给出决策数学形式，实验显示其性能更优。

AI图像编辑物理一致性难题待解，现有方法易产生违反物理定律的漂移编辑。英伟达和多伦多大学提出ChronoEdit框架，将图像编辑视为拍微型电影，借助视频生成模型的时间连续性知识解决问题，在实验中表现卓越。

新加坡国立大学邵林团队提出 Manual2Skill 框架，利用 VLMs 将说明书视觉指令转化为机器人装配技能，含层级化装配图生成、分步骤位姿估计、动作生成与执行三阶段，实验验证其在多场景的有效性。

论文 'Spatial-Agent' 提出地理空间问答应建模为 'concept transformation'，引入 GeoFlow Graph 中间表示。它从自然语言问题构建图结构，再映射到工具调用。实验显示其对地图任务有帮助，还指出构建地图类 agent 需稳定数据源等。

马里兰大学等团队提出金鱼损失法，训练时随机剔除部分token，让模型不逐字记内容，仍学语言规律。实验显示，LLaMA - 2用该方法后记忆内容减少，下游任务性能影响小。

当前主流大语言模型依赖下一token预测训练，难理解跨多token完整概念。南洋理工大学提出概念感知微调（CAFT）技术，首次将多token预测引入微调，能让模型理解完整概念，多领域实验显示其可显著提升模型性能。