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一个LoRA实现GPT-4o级图像编辑！浙大哈佛新模型冲上Hugging Face榜二

随着Gemini、GPT - 4o等把基于文本的图像编辑推向高峰，提高性能常需大量数据和大参数量模型。而浙大哈佛团队提出ICEdit，用少量数据和参数实现高质量图像编辑，媲美甚至超越商业大模型。

港科大研究团队提出 One4D 框架，可统一 4D 生成与重建，构造同步输出多模态的视频扩散模型，支持多种任务形态。其有 DLC、UMC 等亮点，用合成与真实数据混合策略训练，实验表现佳。

来自多机构学者联合提出医学世界模型（MeWM），赋予AI“预演”疾病发展的能力。它能模拟肿瘤演化，为个性化治疗提供辅助，有肿瘤演变模拟、生存风险预知和临床决策闭环三大核心功能。

联想在2025联想天禧AI生态伙伴大会宣布举办AlphaGoal预测杯，8家中国大模型将与普通球迷、开发者的AI Agent同台，预测世界杯赛果。这或触发足球体验革命，推动AI走向真实世界。

给AI生成作品打水印成行业共识，但传统方法有短板。南洋理工大学等机构研究人员提出局部鲁棒图像水印方法MaskMark，成本仅为Meta模型WAM的1/15，在多任务中表现优异。

新推出的PRBench基准可测AI在金融和法律领域表现。它有19356条专家评估准则，是该领域最大公开基准。顶尖大模型在困难子集得分低，还独创经济路径分析维度，约30%任务为多轮对话，揭示了AI在专业领域的不足。

大模型层数增多时，残差连接存在PreNorm稀释问题，导致后面层贡献被稀释。Kimi论文提出Attention Residuals方案，还给出工程解法Block AttnRes，实验显示能省算力且提升效果。

一款仅4B大小的开源模型Jan-v1，声称能平替Perplexity Pro，且完全免费、支持本地部署。实测发现，它在检索增强生成、上下文深度分析等能力上表现不错，入门级显卡即可带动本地部署。

2026年RSS大会workshop圆桌讨论上，五位专家围绕世界模型落地展开辩论。辩题有世界与策略模型该合体还是分开、世界模型可控性靠像素还是动作、训练数据靠互联网人类视频还是具身机器人数据。最终各方有输赢也有共识。

机器人基础模型π*0.6刷屏，能让机器人高效完成多项任务。它引入Recap学习法，突破传统模仿模式。其核心方法RECAP让VLA用奖励反馈和人类介入训练，还能从异构数据学习，实现自我进化。