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多模态大模型别盲目刷题！诊断-生成-强化闭环，找准盲点 | ICML'26
多模态大模型训练常采用‘题海战术’，存在能力诊断不精准、视觉内容缺乏扩展等问题。北大和山大团队提出DPE框架，通过‘诊断-生成-强化’闭环提升模型能力，实验效果显著，还强调训练应具备诊断能力。
陈天桥旗下盛大AI东京研究院于SIGGRAPH Asia正式亮相，揭晓数字人和世界模型成果
在SIGGRAPH Asia 2025期间，盛大AI东京研究院首次公开亮相。当前数字人交互缺乏“灵魂”，存在长期记忆与人格一致性、多模态情感表达缺失和缺乏自主进化能力等问题。为此，研究院推出Mio框架解决挑战。
挑战ReAct！MetaGPT团队提出ReCode智能体新范式
DeepWisdom研究员指出当前主流智能体框架受固定决策粒度束缚，提出ReCode新范式。它统一规划与执行，能在不同粒度间自由切换，实验显示其性能、成本和训练效率均有提升，引发广泛关注。
小米陈龙团队首作：统一具身与自动驾驶的开源模型
小米具身智能团队发布首篇论文，提出统一具身智能与自动驾驶的新模型MiMo-Embodied。该模型在多任务中领先，其四阶段训练框架打通两领域边界，为行业提供新范式。
综述连arXiv都不给发了？最严新规出台：被会议、期刊接收才行，workshop都不行
arXiv出台新规，计算机科学分类下综述和立场论文须先被正式期刊或会议接收且完成同行评审，投稿时要提供证据。因此类文章数量多、质量差，新规引发热议，有人认为太严。
NTU等联合提出A-MemGuard：为AI记忆上锁，投毒攻击成功率暴降95%
在AI智能体依赖记忆系统的当下，记忆投毒攻击兴起。A-MemGuard作为首个为LLM Agent记忆模块设计的防御框架，通过共识验证和双重记忆结构，解决防御难题，使投毒攻击成功率暴降超95%。
ChatGPT到底学了多少「污言秽语」？清华团队首提大语言模型中文语料污染治理技术
清华等团队研究发现，先进ChatGPT系列模型中文词表污染达46.6%，含色情、赌博等词元。团队定义分类中文污染词，构建识别模型，还能由词表污染估计数据污染，为语料治理提供方案。
“掩码即武器”，四款扩散LLM全部破防 ？ 上交&上海AI Lab发现dllm致命安全缺陷
上海交通大学、上海人工智能实验室等团队研究指出，扩散语言模型（dLLMs）有根本性架构安全缺陷。他们提出DIJA攻击框架，能让多个dLLMs大概率生成有害内容，还呼吁从多方面加强dLLM安全。
ICCV 2025｜UV-CoT：无监督视觉推理新突破，偏好优化重塑图像级思维链
随着文本领域思维链推理机制成功应用，研究者将其引入视觉理解任务。现有模型有局限，本文提出UV - CoT新框架，设计无监督数据生成与偏好优化机制，提升模型能力，摆脱对人工标注依赖。
强化学习的两个「大坑」，终于被两篇ICLR论文给解决了
现有强化学习算法基于理想化交互模式，难应对真实环境。Mila 实验室两篇 ICLR 2025 论文提出实时强化学习框架，分别解决推理延迟和动作缺失问题，还可结合使用，对关键领域意义重大。