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从衣服到饰品：OmniTry 实现珠宝、包袋等多类可穿戴物品的虚拟试穿
Kunbyte提出OmniTry，将VTON从服装扩展到任意可穿戴物品，采用无掩码设定。它经两阶段处理流程训练，在12种常见物品类别评估中表现优，有扩展潜力，但也存在训练数据类别限制等局限。
推理能力再突破！蚂蚁 | 提出Agentic Deep Research新范式，可信度同步增加
尽管LLM能力提升，但复杂任务表现受静态知识限制。业界提出Agentic Deep Research系统，现存系统训练有梯度冲突和奖励稀疏问题。蚂蚁团队提出Atom - Searcher，创新推理范式，构建细粒度奖励，结合奖励训练，实验效果佳。
5亿融资后清华具身团队首秀：55自由度拿捏360°大旋转，街舞叠衣服都在行，手速堪比电竞选手
这是星动L7机器人秀出的最新能力，打造者是清华叉院背景的星动纪元团队。不久前他们获近5亿新融资，此次新进展惊艳众人，该机器人全身多达55个自由度，创下多项纪录。
7B小模型超越DeepSeek-R1：模仿人类教师，弱模型也能教出强推理LLM | Transformer作者团队
Transformer作者之一创立的Sakana AI带来新方法，让教师模型像人类教师一样做启发式教学，根据已知解决方案输出解释。用此方法训练的7B小模型在传授推理技能上比671B的DeepSeek - R1更有效。
腾讯AI Lab首创RL框架Parallel-R1，教大模型学会「并行思维」
腾讯AI Lab等机构研究者首创Parallel - R1框架，通过强化学习让大模型掌握并行思维。它解决了RL训练的冷启动和奖励设计难题，在多数学基准上提升准确率，还揭示模型思维策略变化及并行思维的‘脚手架’作用。
ChatGPT化身生活操作系统：奥特曼预告下一代顶级AI
在旧金山AI初创学校对话中，奥特曼宣布OpenAI计划发布强大开源模型，可本地运行。还谈到模型成本下降、ChatGPT记忆功能，以及GPT - 5等集成模型愿景，甚至称高级订阅将免费送机器人。
长达790年视频镜头，打造原生多模态世界模型！北京智源研究院用Emu3.5统一“世界”
北京智源研究院发布并开源基于原生多模态训练的世界学习者Emu3.5，它将视觉和语言视为同一种数据流，在超13万亿token数据上学习，解决长视野多模态信息处理问题，经多阶段训练和优化，能力强大且已开源。
Agent RL和智能体自我进化的关键一步: TaskCraft实现复杂智能体任务的自动生成
当前智能体训练缺高质量任务数据，主流数据集依赖人工标注，规模和复杂性受限。OPPO 研究院提出 TaskCraft 框架，能自动生成智能体任务，构建并开源含约 41,000 条任务的数据集，支撑智能体训练评估。
在Think中边搜索边调整的搜索增强Reasoning方法
LLM虽知识丰富，但无法掌握训练数据外的信息，传统检索增强生成方法有缺陷。AutoRefine提出“先筛选，再回答”理念，用强化学习训练，实验显示在多方面碾压传统方法，未来或改变知识密集型任务解决方式。
从它石智航的世界纪录里，我看到了具身大模型落地干活的希望
在上海AWE展会，它石智航的A1机器人获“机器人在一小时内装配亚毫米级线束最多次数”吉尼斯世界纪录。这得益于它石自研通用具身大模型「AWE3.0」，该模型实现多项突破，推动具身智能落地。