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谷歌年度大招：所有AI模型全升级一遍！Gemini2.5大杯中杯霸榜前二，新版视频/图像模型亮相
谷歌在I/O大会放大招，升级所有AI模型，重做原有产品，推出诸多实验性新产品。如Gemini 2.5系列升级，具备新功能；还有异步代码助手Jules、新搜索模式等，多模态模型也全线升级。
Facet-0：NTU王子为团队让机器人在精密装配中「看得懂、插得准、出错能恢复」
新加坡南洋理工大学PINE Lab团队研发Facet - 0机器人基础模型，用于精密装配。它在五项计算机装配任务中平均成功率达82%，能让机器人理解接触状态、判断对错并改进。通过多阶段训练，降低人工干预率，提高失败恢复率。
Kimi K2发布两天即“封神”？80%成本优势追平Claude 4、打趴“全球最强AI”，架构与DeepSeek相似！
国内独角兽月之暗面发布并开源 Kimi K2 模型，推出两天就在 OpenRouter 平台 token 使用量超 xAI 的 Grok 4。它成本低、性能强，编码能力追平 Claude 4，架构与 DeepSeek 相似，技术研究也多次‘撞车’。
2.4k star 开源项目，Wingman AI + 知识图谱，如何帮你搭建‘私人大脑’？学术/项目必备，让笔记真正活起来！
MindForger是桌面Markdown IDE，可构建私人知识体系。它能本地运行，掌控数据，有思考联想、知识图谱浏览等功能，能解决笔记混乱等痛点，适用于学术、项目管理等场景。
RSS 2025｜从说明书学习复杂机器人操作任务：NUS邵林团队提出全新机器人装配技能学习框架Manual2Skill
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。
仅保留35% Token，性能反超原模型！快手可灵等用视觉信息引导音频压缩，推理时间直降42%
Omni - LLM计算浪费严重，快手可灵等团队提出OmniSIFT框架。它利用音视频非对称依赖关系，通过时空联合剪枝压缩视频、视觉引导筛选音频Token，大幅减少Token数量，提升性能和推理效率。
4 万星开源项目被指造假！MemGPT 作者开撕 Mem0：为营销随便造数据，净搞没有意义的测试！
高人气开源智能体记忆项目 Mem0 发布论文，称在 LOCOMO 测试打败对手。MemGPT 创始团队 Letta AI 联合创始人公开指控其造假，称测试无意义，自己轻松超其基准数据。二者都为解决大模型长期记忆问题而诞生。
上下文记忆力媲美Genie3，且问世更早：港大和可灵提出场景一致的交互式视频世界模型
交互式长视频生成缺乏稳定场景记忆，制约下游应用落地。Google DeepMind的Genie 3有强场景一致性但未公开技术细节。港大和可灵提出的Context as Memory模型，上下文记忆力媲美Genie 3且投稿更早，还提升了计算效率。
腾讯混元 x MBZUAI 港中文新研究：将纠错纳入策略空间，Search-R2 重构搜索增强推理学习方式
过去大语言模型能力提升靠参数和数据扩张，但在真实任务中此路径有局限。腾讯混元、MBZUAI、港中文联合团队提出Search - R2，将纠错纳入策略空间，抑制错误传播，在多跳推理任务中优势显著。
第一个用物理做计算原语的大规模生成模型Un-0来了，或将AI能耗降低1000倍？
Unconventional AI 发布首个以物理为计算原语的大规模生成模型 Un-0，由‘模拟耦合振子系统’驱动。其目标是降低 AI 能耗，在 ImageNet 64×64 上 FID 达 6.74，质量接近部分主流传统图像生成方法刚发布时水平。